文本分类中的两阶段特征降维

文本分类的关键是对高维的特征集进行降维。降维的主要方法是特征选择和特征提取。综述了已有的特征选择和特征抽取方法,评价了它们的优缺点和适用范围,提出了两阶段的特征降维方法框架。     

模式识别理论中的逻辑特征方法

本文提出了一个新的模式识别特征方法——逻辑特征方法。这个方法不同于经典的模式识别方法:统计特征方法和句法结构方法。在逻辑特征法中,决定模式特征匹配状态的只有“是”或“非”,而不象统计特征和句法特征那样有匹配程度之分如“远”或“近”。逻辑特征有两个重要特性。1.多个逻辑特征可以链接在一起做为逻辑特征向量,这个逻辑特征向量可以做为索引匹配的索引号而对模式进行直接和索引分类。2.逻辑特征还可与其他特征共同使用,其中逻辑特征将做为标志。亦即只有逻辑特征匹配了,才能用其他特征进行匹配程度的计算。     

一种新的代数特征抽取方法及人脸识别

特征抽取是图象识别中的一个最重要最基本的问题，代数特征抽取是一各肯效的特征抽取方法。该文给出了一种新的代数特征抽取方法。首先给出了图象矩阵特征矩阵的概念，再根据特征矩阵抽取代数特征，该文证明了这样抽取的代数特征具有一些重要的代数和几何不变性，作为一个应用，将此方法用于人脸识别，取得了很好的效果。     

基于组合特征检索策略的图像检索技术研究

图像检索是信息挖掘领域的重要方法,针对单一特征图像检索方法鲁棒性不足的问题,文章提出了一种基于组合特征检索策略的图像检索方法。首先,求取空间颜色直方图特征、局部二值阵列特征、基于轮廓的Hu矩特征,分别作为颜色特征、纹理特征、形状特征的表达;再对3种特征分别配置相应的权重,进而形成组合检索特征。实验结果表明,基于组合特征检索策略的图像检索方法明显提高了检索性能,并且具备较好的灵活性。     

基于知识的特征映射方法及其应用研究

研究了基于知识的特征映射方法,基于知识实现了设计特征与功能特征、制造特征和评价特征之间的自动映射。基于特征映射实现了零件设计和工艺设计的并行,该方法已应用于ＣＡＤ／ＣＡＰＰ并行设计系统中。     

融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法

现有视觉故事生成方法没有考虑不同图像之间高层视觉特征和语义关系特征的深层关联、忽视对图像序列主题的挖掘。提出一种既考虑了整个图像序列的主题又考虑不同图像之间视觉特征和语义关系特征相关性的融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法。该方法利用自编码器挖掘图像序列的主题特征,通过主题特征总结由图像中实体推理出的语义关系特征,然后利用相互注意力融合高层视觉特征和语义关系特征。实验表明,该方法可以生成更具一致性和表现力的故事,并在机器评价指标上取得了比现有方法更好的结果。     

一种基于条件熵的特征选择算法

特征选择是一种处理维数约简的有效方法。以条件熵为特征子集评价条件,采用随机搜索和启发式搜索相结合的搜索策略,设计了一种新的特征选择方法。该方法不仅能够求得经典启发式特征选择方法的选到特征子集,还可以得到一些与其不同的满足条件特征子集,同时在多数情况下可以减少时间消耗。实验研究表明了提出的算法的有效性。     

基于静脉识别的身份认证方法研究

首先简要介绍了身份认证技术与生物特征识别,然后指出目前应用最广泛的生物特征身份认证方法——指纹识别的缺点和不足,在此基础上提出了一种新的生物特征身份认证方法——静脉识别。分析了静脉识别的理论依据,特点和难点,提出了一种新的图像阈值分割方法和静脉图像特征匹配方法,进行了特征匹配实验,得出了较好的实验效果。     

一种有效的特征权重计算方法

研究了典型的特征加权方法,分析了词频权重以及tf*idf权重等特征加权方法在表现特征重要性上的不足,提出了一种新的特征权重计算方法tf*idf*cf.该方法综合考虑了特征频率、文档频率以及特征类别信息,更为全面准确地描述了特征在文本中的重要程度.实验结果表明,该方法可以有效地改善分类性能.     

基于多特征自适应融合的鲁棒跟踪方法

针对复杂场景下用单一特征描述目标导致的目标漂移问题,基于均值漂移(Mean Shift)跟踪框架,构建了一种有效的自适应融合特征(Adaptive Fusion Feature,AFF)描述子,并提出一种自适应融合多特征的跟踪方法。该方法融合了颜色特征和尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT),并通过相邻帧间各特征的相似性来自适应动态调整特征的权值。实验结果表明,在复杂场景下多特征自适应融合方法(AFF)比单一特征跟踪方法和经典跟踪方法减少了目标漂移、目标跟踪更加精确鲁棒。     

机械设备的诊断方法与分类

对机械设备的诊断方法进行了系统而详细的分类.根据设备诊断过程的三个主要阶段,即信息检测、特征提取和状态识别,相应地从诊断所检测的信息种类、故障特征提取方法及状态识别方法三个方面对诊断方法进行了分类.     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

基于三维视觉的运动易损动作识别方法研究

在对运动易损动作进行识别时,一直由于无法克服外界条件带来的影响,存在识别精度低、误差大的问题。提出基于三维视觉的运动易损动作识别方法,对运动动作的三维视觉空间进行三维梯度值求解,获取三维视觉梯度直方图特征;并进行降维出来,得到低维隐空间下的运动模型,在此基础上,对其进行序列映射,求出测试序列与训练序列的吻合度。通过匹配计算,获取匹配度,实现运动易损动作的识别。实验结果表明,所提方法具有很高的识别精度,所需时间较短,识别性能高。     

在线识别两相流流型的压差波动特性的研究进展

介绍了根据压力波动过程实现汽(气)液两相流流型在线识别的最新研究成果；重点介绍两相流压差波动的产生原理、压差波动过程的特征提取和特征分析，分析流型在线识别的特点及各种实现方法，指出了今后研究的方向。     

被动声纳信号分类特征提取的研究

对被动声纳信号进行了分析和特征提取,基于听觉系统识别声音信号的原理,提出了一种新颖的平稳恒Ｑ特征,并给出了距离指数和识别指数２种更为合理的评价方法。实验结果表明本文提出的平稳恒Ｑ特征较原有几种典特征,具有良好的分类正确性。／     

机器学习技术在胸癌诊断中的应用

为了提高胸癌诊断的识别精度,提出了应用机器学习方法建立胸癌诊断模型。其中描述细胞特征的参量作为模型的输入,细胞的类别对应模型的输出。选取三种机器学习方法作为建立模型的训练算法,分别为反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、学习矢量量化网络(Learning Vector Quantity,LVQ)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。仿真结果显示三种机器学习方法所见的诊断模型均具有较高的识别率(BP:97.28%,LVQ:98.06%,SVM:98.45%),可作为有效地识别方法用于其他医学诊断研究。     

基于深度学习的砂岩组分显微图像识别

识别砂岩中的石英、长石和岩屑对判断沉积环境具有重要意义,但传统的人工识别方法存在主观性强、对经验依赖程度高等问题。本文利用深度学习、卷积神经网络等技术构建了一种基于Faster R-CNN目标检测算法的砂岩显微组分图像识别方法,实现了正交偏光下对薄片图像中石英、长石、岩屑三种组分的智能识别,三种组分平均识别准确率为89.28%。为了验证模型的可靠性,实验对比了不同算法和特征提取网络,结果表明：Faster R-CNN目标检测算法的识别效果优于YOLO V3、YOLO V4、YOLO V5s,ResNet50特征提取网络的表现效果优于VGG16。采用ResNet50特征提取网络的Faster R-CNN目标检测模型优势显著,它可以更好满足岩石薄片的识别要求,为传统的人工方法提供智能化技术方案。     

自动指纹识别系统的实现

研究了指纹图像的预处理、特征提取及特征匹配这三种算法。介绍了指纹和自动指纹识别系统的相关知识,详述其各组成单元;采用了基于三角形基准点定位匹配的算法,以弥补细节点指纹匹配算法过于依赖中心点的不足;并在VC++6环境下开发了自动指纹识别系统软件,性能测试结果表明,该系统能较好地实现自动指纹识别功能。     

基于纹理合成的打印文件鉴别

为解决现有打印文件鉴别方法需要相同字符匹配的条件限制,提出了一种基于纹理合成的打印文件鉴别方法。通过对已知纹理样本块的操作,将字符图像中的空白部分修复,得到完整的纹理图像,从而消除字符内容的干扰。在打印文件鉴别实验中,通过提取完整纹理图像的灰度共生矩阵特征,并对两份打印文件的特征距离进行分类判别,最后取得了98%的正确率。     

图像辨识性特征的自动学习方法

针对以关键字进行检索分类的图像,首先利用经验设置规则提取初始图像块;对于类中每个备选图像块,寻找所有备选图像块中与其最相似的图像块,并根据梯度方向直方图特征进行聚类,形成特征组;最后,利用图像注册的方式将特征组进行合并,形成商品图像完整的特征。本文以电商图像为例对算法进行了测试,实验结果表明,辨识性特征区域提取的准确率可达70%以上,且与已有方法相比提取特征区域更加完整。