一种基于双向2DPCA及遗传算法的人脸识别方法

提出了一种双向二维PCA((2D)2PCA)及改进遗传算法(GA)相结合的人脸识别方法.该方法首先利用(2D)2PCA分别从图像的行、列方向进行特征提取,然后通过遗传算法对提取的特征空间以并行的方式进行优化,得到最优行、列特征空间,最后根据最优特征空间进行分类.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法较之传统的方法具有更高的识别率及识别速度,在各种鉴别特征维数下更具鲁棒性,是有效的人脸识别方法.     

基于Gabor变换的表情识别系统的设计

针对Gabor特征维数和冗余度较高的缺点,对Gabor小波变换特征进行分块,提取了所有子块局部统计特征,然后使用PCA+LDA方法对这些特征进行选择,最后采用决策树分类法进行了人脸表情识别.实验结果表明:此方法在维数降低的同时,其识别性能比传统的方法更具优势.     

基于类别相关性及遗传算法的文本特征选择

针对文本特征选择中原始特征空间维数过高,提出一种基于类别相关性及遗传算法的文本特征选择方法.有效地降低了特征空间的维数,提高了分类准确率.实验验证了该方法的有效性.     

基于替代数据法的齿轮信号的混沌识别

替代数据法是准确判定时间序列是否具有混沌特征的一种有效方法,该方法不仅能很好地重构原始时间序列的特性,而且能避免直接识别混沌方法的局限性.应用替代数据法,以关联维数作为混沌判据,对故障齿轮信号进行了混沌特性判别.结果表明,齿轮故障信号存在混沌特征,替代数据法能对其进行准确识别.     

基于LBP和PCA特征提取的人脸识别

为有效解决局部二元模式(LBP)在人脸识别特征提取时维数过高的问题,提出了一种结合LBP特征和主成分分析(PCA)的人脸识别方法.首先,对人脸图像进行分块,提取其LBP直方图特征,然后使用PCA方法对特征向量进行降维,最后将降维后的特征向量用于识别.在FERET人脸库上的实验结果表明:相对于原始LBP表达方法,结合LBP和PCA的人脸表达能有效降低计算复杂度,同时也较好地保持了原有识别精度.     

基于混沌分形理论的滚动轴承微小故障诊断

为提取轴承微小故障的故障特征,提出一种基于混沌分形理论的滚动轴承故障诊断方法。通过计算滚动轴承振动信号的最大Lyapunov指数,进行轴承运动的混沌识别;然后,对具有混沌特性的振动信号,计算关联维数和盒维数作为故障诊断的状态特征量。当关联维数不能明显区别轴承故障时,利用关联维数与盒维数相结合的方法判别故障;最后,选取滚动轴承滚动体、内圈、外圈存在微小故障和较明显故障以及正常状态7种工况的振动信号进行实验。研究结果表明:该方法能准确提取故障特征并完成滚动轴承的微小故障诊断。该方法为滚动轴承故障诊断提供了新的有效途径。     

基于伪模块2D PCA的人脸识别方法

在模块2D PCA方法的基础上提出了伪模块2D PCA的人脸识别方法.该方法不仅保留了模块2D PCA方法在特征抽取之前无需将图像矩阵转化为图像向量、能快速降低鉴别特征的维数、可以完全避免使用矩阵的奇异值分解等优点,而且在降维的同时尽可能保持了原样本的变化信息,使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,伪模块2D PCA在识别性能上优于模块2D PCA.     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

关联维估计在舰船辐射噪声特征提取中的应用

为有效利用舰船辐射噪声的混沌特性,提取其混沌特征来对目标进行分类识别,采用了一种集相空间重构技术和关联维数拟合估计为一体的系统的特征提取方案,并成功应用于对舰船辐射噪声的特征提取.首先采用平均互信法和虚假最近邻点比例确定混沌时间序列相空间重构两个重要参数,给出了关联维数的计算方法,并提出用最小二乘曲线拟合,准确估计出关联维数结果.通过不同类别一定样本数量的实测数据计算它们的关联维特征参数,仿真结果表明该方法提取的特征参量具有很好的可分性,为下一步对舰船目标的分类识别打下基础.     

带权稀疏PCA算法及其应用

主成份分析(PCA)算法是特征提取的重要方法之一,由于其本身没有提供更多的分类信息,直接在其上进行识别效果往往并不理想。为了提取PCA特征值中有利于识别的特征信息,提出一种带权稀疏PCA算法。它利用基本PCA算法实现去噪功能,利用Lagrange乘子方法求得使PCA特征空间中类内距离最小,类间距离最大的一组权值,并利用稀疏PCA(SPCA)算法解决维数约简和保留小特征值对应的特征向量所含的分类信息。在公开人脸数据库上对该算法进行测试,实验结果表明该算法不仅运行速度快,而且有较高的正确识别率。