基于支持向量机的人脸识别算法

特征提取是人脸识别问题中的一个普遍问题,主要是指通过变换将图像空间中的人脸转化到人脸特征空间中,其目的是用最少的数据量表示原始图像的最多的信息.其中Fisher脸法是常用的特征提取方法,本文采用Fisher脸法和支持向量机的方法,构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中,并实施识别的实验系统.分析了该系统的构成与特点,并给出了实验测试结果.     

基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小渡变换与支持向量机相结合的人脸识别算法。首先用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,由于变换后的特征维数较高,所以要对变换特征进行降维。本文采用一种改进的二维主元分析方法实现。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库中对算法进行了测试．结果表明该算法识别率较高。     

基于主元分析与支持向量机的制冷系统故障诊断方法

利用主元分析(PCA)法提取制冷系统特征向量,对典型人工智能方法所建故障诊断模型的性能进行理论研究与应用分析,确定了以支持向量机(SVM)算法为基础的故障诊断模型;针对SVM直接解决多种分类问题的困难,分析了3种多类SVM算法,确定了基于“一对其他（One vs others）”多类SVM算法的故障诊断模型,并提出基于PCA与SVM组合的PCA SVM故障诊断模型,同时,利用实验数据加以验证.结果表明：PCA SVM模型可将16个原始变量转化为相互独立的主元,并可提取前4个主元用于故障诊断而将正常与故障的模式分离,对故障的诊断率不低于98.57%,优于单纯SVM模型,且PCA SVM模型的训练速度比SVM模型快约130~350倍;PCA SVM模型对小样本的处理能力优于BP神经网络模型,其诊断正确率较高,训练耗时较少（约1/240）.     

基于核主元分析与支持向量机的监控诊断方法及其应用

为了及时反映密闭鼓风炉冶炼过程状态,实现对密闭鼓风炉炉况的监控与诊断,提出核主元分析和多支持向量机分类的相结合的过程监控与故障诊断方法.其原理是:首先,用核主元分析方法提取过程数据特征,建立核主元分析的监控模型;然后,将代表过程特征的核主元送入多支持向量机分类器中,利用"一对其余"算法对故障进行诊断与分类.实验结果表明,所提出的方法与传统的主元分析方法相比,整个样本集的可分性变大,分类正确率提高,能更准确地诊断炉子的各种故障,可有效地用于密闭鼓风炉冶炼过程的故障诊断.     

支持向量机方法在人脸识别中的应用研究

讨论了把支持向量机的方法用于人脸识别.采用SVM方法进行人脸识别研究,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题,克服了传统svM方法在解决多分类问题上的一些缺陷支持向量机能有效地解决过学习问题,具有良好的推广性能和较好的分类精确性.介绍了支持向量机方法用于人脸识别的主要处理流程.     

利用MapReduce 模型训练支持向量机的人脸识别方法

为了在移动互联网中快速识别人脸图像,提出了利用云计算服务端的MapReduce模型训练支持向量机(SVM)进行人脸识别的方法.实验结果表明:该算法在保证人脸识别率的前提下,明显提升了支持向量机的训练速度.该算法对于移动互联网环境下的人脸识别有一定的实用价值.     

基于小波变换和回归分析的人脸识别

利用小波变换对训练图像和待识别图像进行小波分解,提取低频分量,通过行扫描转化为列向量,作为特征向量;在此基础上,提出利用多元线性回归分析方法,利用最小二乘法获得训练特征与待识别特征之间的线性模型,经由残差分析确定待识别样本的类别．利用ORL人脸库,与支持向量机(SVM)分类器和K-最近邻分类器(KNN)进行了对比实验,实验结果表明本文算法识别精度跟SVM相当,优于KNN．     

基于主成分分析和支持向量机的鲁棒稀疏线性判别分析方法

为了提高人脸图像的识别率、识别效率和鲁棒性,提出一种基于主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和支持向量机（support Vector machine,SVM）的鲁棒稀疏线性判别分析方法,通过ORL和YaleB人脸库、COIL20物体库和UCI机器学习库中部分数据集,将本文方法与线性判别分析、鲁棒线性判别分析、基于 范数和巴氏距离的鲁棒线性判别分析、鲁棒自适应线性判别分析和鲁棒稀疏线性判别分析等六种方法进行比较。实验结果表明,在ORL人脸库、COIL20物体库和UCI机器学习库的部分数据集中,在原始图像条件下,本文方法的识别率均值依次为92.80%,97.76%和89.61%,均高于其它5种方法。在YaleB人脸库加入椒盐噪声的条件下,本文方法的识别率均值为81.35%,比其它五种方法高1.37%以上。     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.     

基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法

提出一种基于主成分分析和球结构支持向量机的人耳识别方法.首先将人耳从侧面人脸中提取出来,然后采用主成分分析方法对人耳图像进行特征提取,最后采用球结构支持向量及对人耳图像进行训练和识别.与传统的多分类方法相比,该分类方法识别性能更高,这为非打扰式生物特征识别提供了一条有效途径.     

基于人脸局部特征和SVM的表情识别

提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法．首先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机（SVM）设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机（SVM）表情分类器,确定表情图像的所属类别．对JAFFE人脸图像数据库进行仿真实验．结果表明,该方法要优于一般的基于整体特征的人脸表情识别方法．     

基于多特征融合与机器学习的井架钢结构智能诊断

为了解决复杂的井架钢结构损伤识别问题,创新的将时域多参数信息融合与机器学习结合起来,根据井架钢结构的加速度响应信号,提出了一种基于主成分分析和支持向量机的井架钢结构损伤识别方法。首先利用加速度传感器提取在冲击载荷下井架钢结构加速度响应信号,进而获得其多个时域特征：脉冲因子、裕度因子和峭度;然后依据主成分分析法将以上特征进行融合,在保证尽可能多的信息被保留的情况下形成一个新的综合性特征;此时将该特征数据输入支持向量机模型进行损伤识别。利用以上理论进行仿真模拟计算和识别,同时利用ZJ70型井架钢结构实验室模型进行试验分析。结果表明：利用该方法识别井架钢结构单一或多处损伤准确率较高,并且简单易行耗时较少。     

改进的二叉树支持向量机在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出一种基于奇异值分解特征提取和改进的二叉树支持向量机实现多分类的人脸识别方法。在使用改进的二叉树支持向量机对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二叉树结构。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。     

主成分分析在人脸识别研究中的应用

PCA(Principal Component Analysis),主成分分析方法,是一种得到广泛应用的人脸识别方法。PCA算法提供了一个高维和低维空间的线性变换矩阵,就是利用低维特征向量来表示原始样本信息,利用变换矩阵可以得到一个特征子空间,即特征脸。进行识别时,把待识别的人脸向其投影,采用最近邻法得到最近的点,最终识别该人的身份。     

基于支持向量机与主成分相结合的网页分类器

文章提出了一个新的新闻网页分类方法(WPCM),采用主成分(PCA)和熵值相结合的特征选取支持向量机(SVM)的分类方法.首先把网页用特征项权重予以表示,使用主成分方法抽取最相关的一些特征,然后从每一类中选择在该类具有代表性的词并计算这些词的熵,把两种方法提取的特征合并之后作为支持向量机分类器的输入,实验结果显示,该网页分类方法在体育类新闻中取得了良好的效果。     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

基于独立成分分析和支持向量机的入侵检测方法

提出了一种入侵检测方法,该方法采用独立成分分析方法获取入侵行为模式的高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后利用支持向量机对小样本、高维数据泛化能力强的特点,在独立成分空间中用支持向量机原理构造广义最优分类超平面.数值实验表明,所提方法可大大降低特征空间维数,具有较好的分类正确性.特别是当高斯核参数σ值在1~3之间时,利用该方法的漏检数仅为标准支持向量机算法的1/9,这说明它能有效地获取入侵行为的本质特征,对新的入侵行为有比较好的识别能力.     

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．