基于支持向量基的条码分类研究

条码的分类检测对条码识别具有非常重要的意义.本文提出将基于支持向量机的多分类方法用于条码的分类检测.对每种条码采用支持向量机二值分类器进行分类,这些二值分类器组成决策树的节点,构成决策树.通过实验表明,SVM在样本有限的情况下具有非常好的泛化能力.     

基于SVM的四类运动想象脑电信号分类方法研究

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机结合构造多类SVM分类器。实验以“BCI Competition 2005”中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪;再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征;最后应用改进后的支持向量机(SVM)分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率较高,可以达到91.12%,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。     

利用支持向量机SVM识别车辆类型

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类方法在实际二类分类问题的应用中显示出良好的学习和泛化能力，已被广泛地应用于多类分类问题的研究．以车辆轮廓特征为对象，将二类分类支持向量机SVM应用于多类车辆类型的识别，并与其它分类器的分类结果进行了对比．通过9次交叉验证实验，结果表明SVM对车辆数据样本的测试准确率达到了85．59％，其分类性能优于其它分类器．     

基于脑电的意识活动特征提取与识别

基于脑电信号的非平稳特性,用自适应自回归模型(AAR)提取脑电信号的特征,利用该模型对同一实验对象的两种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并将AAR模型得到的特征与支持向量机(SVM)分类器相结合,作为支持向量机的输入进行训练和测试,取得了良好的识别效果.实验结果证明,支持向量机分类器用于不同意识任务分类效果很好.     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

基于支持向量机的脑电信号分类方法研究

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪。再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征。最后应用改进后的SVM分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率,可以达到91.12%;并且有效地减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。     

基于层次支持向量机的脉搏信号情感识别

针对传统支持向量机的情感识别中,随着识别情感的类别增加,支持向量机数目急剧增加,导致训练难度增大的同时占用内存空间过大,耗时过长的问题,提出了基于层次支持向量机的情感识别算法.该算法结合了二维情感模型理论,以层次支持向量机为基础,运用了小波分解等技术手段,构建了一套完整的脉搏信号情感识别方法.对于n类分类问题,传统的SVM(Support Vector Machine)分类需要n(n-1)/2个分类器,运用层次SVM分类只需要构造n-1个SVM分类器.实验结果表明,层次支持向量机模型在保证分类准确率的同时,减少了传统分类算法支持向量机的个数,分类速度提升了43.5％.     

基于支持向量机的车牌字符识别

作者将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别.算法首先采用Gabor变换和外围轮廓结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器,再应用SVM分类器分类和判别车牌字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

基于SVM信息融合方法的人脸表情识别

提出一种基于支持向量机(SVM)的信息融合方法进行人脸表情识别．该方法首先对 预处理后的人脸图像进行局部特征和整体特征的提取;然后用最小距离分类器、最近邻距离 分类器、最大相关分类器、径向基函数(RBF)神经网络分类器进行表情识别;最后构造一 个三阶的多项式支持向量机对多个分类器的输出进行决策融合以达到人脸表情识别的目的．     

一种基于KNN与改进SVM的车牌字符识别算法

提出了一种将KNN(K近邻)和支持向量机相结合的字符识别算法.首先用KNN对字符进行判断,如果输出的置信度大于阈值,则认为分类正确;如果小于阈值则采用支持向量机进行判决.改进了SVM分类器,通过调整支持向量机的分类超平面改进了支持向量机的性能.将算法应用到实际的车牌字符识别中,识别结果表明,这种方法在提高识别速度的同时,有效提高了字符的识别精度.     

基于D-S证据理论和RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别技术研究

针对航空发动机叶片损伤图像采集过程中存在的不确定性因素及单一RBF网络或D-S证据理论在叶片损伤图像识别中存在的不足,提出一种基于D-S证据理论和RBF网络相融合的决策级信息融合损伤图像识别算法。首先,用RBF网络对损伤图像进行初步识别;然后,将RBF网络识别输出结果作为D-S证据理论的基本可信度分配;最后,利用D-S联合规则进行合成,得出最终识别结果。通过单一优化RBF网络的图像识别结果和融合识别结果的对比分析,证明了该方法在航空发动机叶片损伤图像识别方面的优越性。     

基于改进GA算法优化RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别

通过对航空发动机叶片损伤图像进行识别,可以快速准确的发现叶片损伤状况,有利于对故障进行及时有效的预测。本文对损伤图像进行分割,提取损伤图像特征参数,采用改进GA算法优化RBF网络参数的方法建立航空发动机叶片损伤图像识别模型,对损伤图像特征参数样本进行仿真实验,识别正确率为93.33%,同时与单一RBF网络模型识别结果进行对比分析,结果表明该方法更加优越有效。     

基于图像特征和GA-SVM的烤烟烘烤阶段识别研究

密集烤房内烤烟烘烤阶段的自动识别是建立智能化烟叶烘烤系统的重要环节.为了有效地识别烤房内烤烟的烘烤阶段,该文提出了一种基于图像特征和GA-SVM(Genetic Algorithm-Support Vector Machine)相结合的方法.该方法将机器视觉系统提取的烤烟图像特征作为SVM的输入参数,通过GA全局搜索特性选取出模型的最优特征子集,最后通过多分类SVM实现对烘烤阶段的识别,同时验证了选取特征的有效性.仿真结果表明:从9个原始特征中筛选出5个图像特征,总体识别精度从93.7%提高到96.5%,能有效地识别烤烟的烘烤阶段,具有良好的在线应用前景.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

输电线路除冰机器人基于小波矩及SVM的障碍物识别研究

障碍物检测与识别是高压输电线路除冰机器人自主越障和行走的前提条件.本文根据除冰机器人自身结构以及高压线路工作环境的要求,设计了一种障碍物智能识别方法.首先对机器人在线拍摄的障碍物图像进行预处理、最佳阈值处理,然后用小波模极大值计算二值图像边缘,再计算具有不变性的图像小波矩,把优化后的小波矩特征输入支持向量机(SVM)进行分类,从而实现对障碍物的识别.实验表明:障碍物的小波矩特征向量稳定可靠,SVM目标识别准确率高,利用两者优势对障碍物进行识别是一种切实可行的方法。     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

人工神经网络在人脸部识别中的应用研究

在对二值图像分析处理的基础上，介绍了人工神经网络（ANN）方法在数字图像识别中的应用，并通过在身份验证中的人面部特征提取与识别的实例对现有网络进行了研究，提出了改进思想，以期达到降低运算量、提高识别率的目的。     

基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法

压力容器的焊缝结构多变,纹路复杂,这增加了压力容器检测时焊缝缺陷定级的难度,提出一种基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法。首先通过对X射线焊缝图像进行预处理及缺陷轮廓检测,提取表征焊缝缺陷的状态特征,以构造特征向量,然后基于多类支持向量机建立焊缝缺陷识别模型,对产品的焊缝缺陷进行分类识别。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法

压力容器的焊缝结构多变,纹路复杂,增加了压力容器检测焊缝缺陷时定级的难度.提出一种基于多类支持向量机的X射线焊缝图像缺陷类型识别方法.首先通过对X射线焊缝图像进行预处理及缺陷轮廓检测,提取表征焊缝缺陷的状态特征,以构造特征向量;然后基于多类支持向量机建立焊缝缺陷识别模型,对产品的焊缝缺陷进行分类识别.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于2DLDA与FSVM的人耳识别

针对人耳图像特征提取和识别方面存在的问题,提出一种将二维线性鉴别分析(2DLDA)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的人耳图像识别方法.利用2DLDA将人耳图像直接投影,提取的人耳特征,可以保留人耳图像样本的大量类内和类间信息.同时,FSVM在支持向量机(SVM)的基础上引入隶属度参数,更加适合多类问题.实验结果表明,该方法与2DLDA相比具有更高的识别率.