改进AdaBoost与SVM快速人脸检测

使用Ada Boost进行人脸检测,存在训练时间长以及误检率高的问题.本文提出了一种新的快速人脸检测方法.首先通过对类Haar特征约束,提高人脸特征选取的有效性,减少整体特征数;然后利用基于梯度方向直方图HOG特征的支持向量机SVM算法对改进后的Ada Boost算法出现的高误检率进行检测优化,以降低误检率,提高检测的准确度.实验结果表明,本文提出的Ada Boost改进算法可以有效地缩短训练和检测时间,结合SVM优化实验可以大大降低误检率,提高人脸检测的正检率,实现快速高效的人脸检测.     

基于LBP和OpenCV的实时人脸检测系统设计

为了在实时的视频流中快速准确地检测人脸信息,本文采用了一种基于人脸局部LBP特征的检测方法,利用Open CV视觉开发库,在Visual Studio2010环境下采用C++语言开发了一套实时人脸检测系统,利用Open CV中的两个工具opencv_traincascade和opencv_createsamples对样本数据库AR和FERET中的图像进行学习训练,通过训练后的人脸和人眼分类器face.xml和eye.xml文件对实时图像进行人脸检测。测试表明,相较于传统采用Haar特征的人脸检测系统,本文采用的LBP特征人脸检测系统,在检测速度和准确性方面效果更好,本系统也可以在移动平台上部署。     

基于计算机视觉的人脸检测系统的研究

研究了一种基于计算机视觉的人脸检测系统,它采用模块化硬件技术和图像处理软件,满足实时检测的要求,可以有效检测出人脸。为该系统设计了一种基于判别函数分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器,具有一定的学习能力,当待测人脸发生变化时,系统可根据人脸数据库对分类器进行训练,以适应相关的变化。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于沃尔什特征的增强型AdaBoost 人脸 快速检测算法

提出一种基于沃尔什特征的增强型AdaBoost 人脸快速检测算法,不仅具有很快的训练速度,而且利 用较少的非人脸样本进行训练就可以达到较好的检测效果。首先,提出用较少的沃尔什特征来代替大量的 Harr － Like 特征可以较大幅度的降低特征之间的冗余。然后提出一种双阈值增强型AdaBoost 算法,其中双阈 值的快速搜索方法大大节约了训练时间,并且在训练Cascaded 检测器过程中,前层分类器的训练结果对后层 分类器的训练具有指导作用,加强了总体检测器的性能,另外通过各层分类器阈值的调节,能够将人脸和非 人脸的训练结果尽量分离。最后,使用该算法训练的检测器对MIT ＋ CMU 人脸测试库进行了测试,结果表明 该方法在训练速度、测试精度、检测时间等方面都优于相应的方法。     

基于支持向量机的彩色图像人脸检测方法

提出了一种利用肤色信息、基于样本学习的彩色图像人脸检测方法。该方法利用两层支持向量机进行人脸检测，用肤色和非肤色样本训练的第一层支持向量机对图像中每个像素进行分类，所有被判断为皮肤点的像素构成了肤色区域；用窗口对肤色区域进行遍历，用人脸和非人脸样本训练的第二层支持向量机判断窗口是否包含人脸模式，并对检测到的人脸区域进行必要的合并。实验结果显示，本文方法对彩色图像中正面人脸的检测率为87.6％。     

图像灰度熵特征与SVM分类结合的人脸检测

提出了一种基于支持向量机并综合图像灰度值和灰度熵的人脸检测方法．在信息论的编码熵的基础上提出了灰度熵的概念，并把人脸图像的行像素灰度熵和列像素灰度熵作为人脸图像的部分特征．在人脸检测系统中，把人脸图像的灰度值和行像素灰度熵和列像素灰度熵作为特征用支持向量机进行训练，得到检测用分类模型，然后把分类模型应用于人脸检测．实验证明了这种方法的有效性。     

关于Adaboost算法在人脸检测中应用的研究

人脸检测算法研究是计算机视觉、模式辨识、图像处理等领域的一项重要研究方向,具有十分广泛的应用前景.详尽阐述了Adaboost算法的检测原理、特征值分布、积分图的计算,分类器的训练过程及强分类器的构建.对Adaboost算法对有倾斜角度人脸的识别具有检测盲区的缺陷,提出了算法的优化方法,引入两种新特征模版,训练后得到的分类器增强了倾斜人脸的检测率及误识率,达到了优化检测的目的.     

一种新的多视角背景下人脸检测方法

针对实际生活中普遍存在的多视角、多人脸检测问题,提出了一种新的分类器训练方法及人脸检测的解决方案;首先采用NPD差分特征对人脸特征进行描述,NPD特征通过判断两个像素值间相对差异对人脸进行描述,其特征值可从二维表直接获取,能大大节省训练时间;同时提出了一种深度二叉特征树结构来训练分类器,可有效结合特征间的关联性,将训练得到分类器与肤色算法相结合来提高检测速度;通过在CMU人脸数据库上对所提出算法进行验证,仿真结果证明在多人脸、多视角检测背景环境下,该算法较Ada Boost算法在检测率提高了8.7%,误检率降低了4.1%,检测速度提高了27.7%。     

基于人脸检测的大学课堂关注度研究

【目的】利用深度学习的人脸检测技术为课堂教学评价提供新的方案。【方法】构建适用于课堂教学的人脸检测级联卷积神经网络模型,并进行相应优化,提出了基于统计人脸检测的抬头率来量化课堂关注度的方法。【结果】通过检测和统计课堂视频中的人脸,计算出学生的抬头率,统计出学生的课堂专注度以及时间分布,帮助教师及时准确地了解课堂教学情况。【结论】通过大量的测试和优化,该系统在人脸检测中具有较好的有效性和可靠性,可以为学生提供个性化教学,同时为教师提升课堂教学质量和教学效率提供参考。     

基于多层PCA特征融合的人脸遮挡检测

本文提出了一种基于多层PCA特征融合的深度学习模型来提取人脸遮挡特征﹒在传统主成分分析网络的基础上保留了输入图像的浅层结构特征,并对数据样本进行核(kernel)变换来提高模型的非线性拟合能力,然后通过融合各层的特征信息来丰富最终的遮挡特征表达,后期用随机森林算法进行分类器的训练﹒实验表明:在相同训练集和测试集下,本文提出的方法在网络训练效率和遮挡检测率上均要优于PCANet等人脸遮挡检测算法﹒     

基于QPSO小波神经网络的网络异常检测

为了提高网络异常检测中,对异常状态的检测率,降低对正常状态的误判率,提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法.利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量.实验数据采用KDD CUP99数据集,实验结果表明:该学习算法与传统的梯度下降法(GD)和粒子群算法(PSO)相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,同时该方法对于新的异常也有较高检测率.     

基于和声搜索算法的支持向量机参数优化

支持向量机是建立在统计学理论基础上,以结构风险最小为原则的一种机器学习算法,能够很好地解决小样本、高维数、非线性等问题,被广泛地应用于模式识别、函数估计及回归预测等领域.但是支持向量机性能的高低往往取决于其相关参数的正确选择.为提高优化参数的精度及效率,利用和声搜索算法的全局寻优能力,对支持向量机的惩罚参数及核参数进行优化选择.通过4个标准UCI数据集的仿真实验,结果表明本算法不仅减少了搜索时间,而且所获得的参数能大幅提高支持向量机的性能和预测精度,提高了泛化能力.     

基于PCA-BLS的三相整流装置故障诊断

针对三相整流装置突发故障时,检测复杂及诊断困难的问题,以三相桥式全控整流电路为研究对象,提出一种基于主元分析和宽度学习系统的故障诊断方法.提取负载输出电压为特征向量,经主元分析,对特征矩阵降维,消除数据相关性,保留数据基本特征;选择合适的初始参数,输入到宽度学习系统的网络中,构建故障诊断模型,对故障进行诊断.对比实验表...     

内置式永磁同步电机转子位置与速度预估

设计了一种新型的滑模观测器（SMO）的IPMSM转速及转子位置观测器,通过电机电流的滑模观测模块对扩展反电动势进行观测,采用转速参数辨识和转子位置角度的锁相环(PLL),分别得到电机转速及转子位置信息,以减小转速和转子位置的观测误差,使用S型函数取代传统的离散控制率减少系统抖动.开发了基于STM32F103嵌入式微控制器的滑模观测矢量控制系统,设计全数字化永磁同步电机无位置传感器矢量控制调速系统的软硬件.实验结果证明:该新型无传感器矢量控制系统结构合理,稳态精度和动态性能良好,能够满足实际应用要求.     

应用支持向量机实现分布式入侵检测

描述了一种应用支持向量机构建的分布式入侵检测系统模型 ,介绍了支持向量机的机器学习原理、训练过程以及在线检测流程 .仿真结果表明系统提高了对未知入侵的检测能力     

支持向量机最优参数选择的研究

支持向量机是近几年发展起来的机器学习方法,模型选择是设计支持向量机的关键。基于高斯核函数的支持向量机具有良好的学习性能,被广泛应用于模式分类中,讨论了核函数中C和y对分类函数的影响,提出针对不同类型的数据,SVM应选用不同的核函数,同时利用二分法对核函数（C,γ）寻优,并将其应用于变压器故障诊断中,仿真结果表明该方法具有较好的性能。     

改进蚁群算法优化SVM参数的网络入侵检测模型研究收

基于支持向量机（support vector machine, SVM)的网络入侵检测模型泛化能力与其参数选取密切相关,因此 SVM参数优化是一个难题。为进一步提高网络入侵检测率,提出一种改进蚁群优化SVM参数算法（modified ant colony optimization algorithm-support vector machine, MACO-SVM)的网络入侵检测模型。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,将网络入侵检测率做为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优 参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数, 建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM不仅提高了网络入侵的检测效率,而且获得了更高的检测率。     

基于最小二乘支持向量机的TSK模糊模型

为了提高模糊系统处理高维问题的推广能力, 本文提出用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的思想设计TSK模糊模型.TSK模糊模型的传统算法普遍存在过学习问题, 为此我们在目标函数中考虑了结构风险从而避免了过学习现象.并且,我们将模糊系统的参数寻优问题转化为一个二次规划问题进行求解.由于该规划问题的求解与输入数据维数无关,适用于处理高维数据.算法分为两步：首先用Gustafsonk-Kessel (GK)算法确定模糊规则的前件;然后用最小二乘支持向量算法确定模糊规则的后件,这里的核函数是由模糊聚类确定的, 经证明它是Mercer核.三个著名数据的实验结果表明,与TSK模糊系统的传统算法相比,本文所提的算法提高了TSK模糊系统处理高维问题的推广能力;与LSSVR相比,,本文所提的算法具有良好的鲁棒性.     

Hybrid Optimization of Support Vector Machine for Intrusion Detection

Support vector machine （SVM） technique has recently become a research focus in intrusion detection field for its better generalization performance when given less priori knowledge than other soft-computing techniques. But the randomicity of parameter selection in its implement often prevents it achieving expected performance. By utilizing genetic algorithm （GA） to optimize the parameters in data preprocessing and the training model of SVM simultaneously, a hybrid optimization algorithm is proposed in the paper to address this problem. The experimental results demonstrate that it＇s an effective method and can improve the performance of SVM-based intrusion detection system further.     

集成学习在电网假数据入侵检测中的应用

人工智能和机器学习的发展为入侵电网数据采集与监视控制(supervisory control and data ac-quisition,SCADA)系统的虚假数据检测,提供了新的高效解决方案.目前,针对运用机器学习中的单分类器对电网中虚假数据的检测,出现的准确率低、误检率高、模型区分能力差等问题,提出了一种基于集成学...