基于支持向量机的缺陷识别方法

针对缺陷检测存在的检测手段落后、工序繁琐、准确率低、不易在线实施、受人为因素影响，以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷识别存在的过学习、推广性差等问题，从数据挖掘的角度，提出了直接从形成缺陷的影响因素着手，先消除工艺参数的冗余和噪声，再运用支持向量机分类算法，进行自动缺陷识别的新方法。通过具体的试验表明：该方法具有成本低廉、准确率高、推广性强、容易在线实施等技术优势。     

基于支持向量机的通信信号调制识别方法研究

支持向量机(Support Vector Machines简称SVMs)是基于统计学习理论的一种新的模式识别技术,它不仅结构简单,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高。介绍了支持向量机为理论基础的通信信号调制识别方法。计算机仿真结果证实此方法的可行性。     

基于DLSVM算法的高分辨率遥感图像分类研究

为了进一步提高高分辨率遥感图像的分类精度及效率,融合支持向量机SVM及局部支持向量机KNNSVM算法,借助主动学习相关理论,提出了基于距离的局部支持向量机算法(DLSVM).该算法通过对未标记样本和超平面之间的距离与预先设定的距离阈值相比较,判断是否需要进一步建立局部支持向量机KNNSVM来确定样本的类标.对实际的高分辨率遥感图像分类的实验结果显示:在合适的距离阈值与K值的设置下,该算法能够提高支持向量机SVM的分类精度,同时大大降低KNNSVM算法的时间消耗.     

基于小波变换和支持向量机的遥感图像目标识别方法

提出了将小波变换结合灰度共生矩阵法,以用于提取目标样本图像特征信息.建立了基于支持向量机方法的分类器,以对高分辨率遥感图像进行目标识别.实验结果表明:该方法快速、高效且具备一定的鲁棒性.     

基于SVM一对一分类的语种识别方法

语种识别系统通常采用支持向量机(support vectormachine,SVM)一对多分类加Gauss后端分类器的方法进行分类。传统的SVM一对一分类在进行线性鉴别性分析(linear discriminant analysis,LDA)时特征值矩阵往往为奇异的,识别性能很低。该文提出一种改进的一对一分类方法,对SVM一对一分类得分重新建模,识别性能明显提高。在美国国家标准技术署(National Institute of Standardsand Technology,NIST)2011年语种识别评测(languagerecognition evaluation,LRE)30s数据集上的实验结果表明:在采用SVM的全变化量因子分析(total variability,iVector)和支持向量机-Gaussn超向量(support vectormachine-Gaussian super vector,SVM-GSV)语种识别系统上,该方法比SVM一对多分类方法性能更好,并且两种方法线性融合可明显提升识别性能,在iVector系统上各指标相对提升7.7%～15.9%,在SVM-GSV系统上各指标相对提升11.2%～33.9%。     

基于GF-2遥感影像的面向对象分类方法比较研究

基于eCognition软件分别采用K-最近邻(KNN)分类、支持向量机(SVM)分类和CART决策树分类对GF-2遥感影像进行面向对象分类,并对3种分类方法的结果进行比较分析。结果表明:K-最近邻分类在影像准确性、复杂多样性、影像光谱混淆以及分布边界模糊等方面具有较高的识别能力。     

基于支持向量机的空白试卷识别方法

通常情况下,很难用试卷扫描图像的像素灰度值来直接区分空白试卷和非空白试卷.应用支持向量机方法可以有效地识别空白试卷.建立了两个二维线性可分的支持向量机,一个是以图像像素灰度值列向量的标准差的最大值和行向量的标准差的最大值为特征的支持向量机1,另外一个是以图像像素灰度值列向量的标准差的标准差和行向量的标准差的标准差为特征的支持向量机2.在实际应用中,大部分空白试卷应用支持向量机1来识别,对个别的位于支持向量机1的分类间隔(margin)内的试卷样本,支持向量机1有可能出现识别错误,在这种情况下,应用支持向量机2作进一步识别.此方法在HSK空白试卷识别中取得了很好的结果.     

基于支持向量机的分级调制识别方法

目前大部分调制识别方法存在计算量过大和分类器训练困难等问题.针对这一现状,提出了一种基于支持向量机(SVM)的分级调制识别新方法.将接收信号的累积量和瞬时频率统计量作为分类特征参数,并利用支持向量机作为分类器对其进行分级调制分类.该方法相比其他非分级调制识别方法具有较低的计算复杂度和较快的分类器训练速度,并且对于载波频率偏移、相位抖动以及Gauss噪声均具有良好的鲁棒性.计算机仿真表明,针对ASK、FSK、PSK、QAM等11种数字调制信号,当噪声采用Gauss白噪声,并且信噪比≥5 dB时,正确识别率高于95%.     

基于支持向量机的煤岩界面识别方法

在煤岩识别的研究中采用了基于结构风险最小化的支持向量机,介绍了支持向量机的煤岩界面识别原理,提出一种基于支持向量机的煤岩界面识别方法。     

基于支持向量机的交通标志识别方法研究

提出一种基于支持向量机的交通标志识别算法。该算法利用交通标志的形状和颜色特征,对在环境中的交通标志图像进行交通标志定位和种类划分,然后利用Hu不变矩对各种类中的交通标志进行特征值提取。最后将特征值输入到支持向量机中,利用支持向量机良好的学习和泛化能力对交通标志进行识别。实验结果表明此方法对交通标志识别准确性很高。     

基于蓝藻水华控制的脉冲微分方程模型

根据藻类生长特点,以具有饱和反应增长率的非自治增长模型为基础,采用分次脉冲喷洒的方法建立蓝藻脉冲控制模型,并将模型转化为脉冲微分系统,给出确定系统最大脉冲周期的方法,并用数值例子说明如何在有限时间内,选择适当的杀藻剂和脉冲喷洒次数,将蓝藻种群的密度控制在经济阈值之下.     

基于遥感影像的郑州市建筑用地信息提取

以郑州市landsat ETM影像为数据源,进行建筑用地信息提取。首先,提取出归一化植被指数（NDVI）和归一化建筑指数（NDBI）影像,然后分别对所得的指数影像进行二值化,获得二值化图像,再利用叠加分析的方法对两幅指数图像进行逻辑判别,从而提取出建筑用地信息,再进行精度验证。结果表明,利用NDBI和NDVI相结合的方法弥补了单一利用归一化建筑指数的不足,同时人为干扰因素较少,是一种比较客观、准确、快捷的城市建筑用地信息提取方法。     

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.     

基于遥感的合肥市建成区时空变化分析

以合肥市为研究区,以6期Landsat卫星影像为数据源,采用目视解译法和支持向量机法对合肥市遥感影像进行监督分类与精度评价,在此基础上结合紧凑度指数、分形维数、重心转移指数等指标分析合肥市建成区的时空变化.研究结果表明:(1)1995—2013年合肥市建成区扩展以边缘式扩张形式为主,由主城区边缘向外以发射状延伸;201...     

基于高分辨率遥感影像的内河航标自动检测方法

提出了一种高分辨率遥感影像中的水运航标提取算法.首先应用单类支持向量机分类器实现水陆分割,确定水陆边界.然后将水域中的小目标作为候选目标,基于目标几何和灰度统计特性进行初步筛选,获得疑似航标目标.再利用影像中航标窗口间的相关性,提出一种基于相关系数编组的航标判定方法.最后提出一种基于在线学习原理的漏检航标检测算法,即首先依据已经检测得到的航标的空间分布对漏检航标的可能位置进行估计,再依据已检测到的航标的先验知识在估计位置进行精确检测.利用QuickBird影像进行的实验结果表明了该方法的有效性.     

一种基于剪切波变换的人脸表情识别算法

剪切波变换是一种新型多尺度几何分析方法.利用剪切波变换良好的方向敏感性和各向异性,提出了一种基于剪切波变换的人脸表情识别方法.实验表明,该方法在日本JAFFE和加拿大瑞尔森RML人脸表情数据库上的识别率分别达到了98.58％和95.83％.     

一种基于NAPS核函数支持矢量机的说话人识别算法

介绍了指数展开分类器，引出了NAPS核函数及核映射的概念．详细讨论了如何利用基于NAPS核函数的支持矢量机进行说话人识别的算法．理论和实验表明，算法具有模型参数小、识别速度快和识别率较高的优点．     

基于HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图 (HOG)、主成分分析 (PCA)和支持向量机（SVM）相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91%.实验结果验证了算法的有效性.     

基于多特征融合的遥感图像河流目标检测算法

针对近似河流无法准确检测出来的问题,提出了一种基于多特征融合的遥感图像河流目标检测算法.首先根据提取样本图像的局部熵、纹理和角点信息特征构建了有效区分河流区域和背景区域的特征向量,利用支持向量机进行训练获得决策函数,通过决策函数判断测试图像的河流区域,完成河流区域的粗检测;然后结合粗检测的结果,应用测地线活动轮廓模型提取完整准确的河流区域.实验结果证明该算法对河流目标定位准确,获得的河流检测结果具有良好的连通性,可以准确地检测复杂背景下的河流区域.     

基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法

基于支持向量机（SVM）在处理小样本，高维数及泛化性能等强方面的优势，提出了一种基于主元分析（PCA）与SVM的人脸识别方法，利用PCA方法对人脸图像进行特征提取，再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别，剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。