基于特征融合的面部表情识别

针对传统Gabor变换在提取表情特征时,冗余较大、特征维数较高的不足,结合ASM自动特征定位技术,提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM形状特征相融合的面部表情识别方法. 实验表明,两种特征的融合,可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整体形状信息,达到了更好的面部表情识别效果.     

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.     

容错粗糙主成分分析的属性约简方法

在分析大肠早癌荧光数据属性约简方法的基础上,提出一种基于容错关系信息熵的粗糙主成分属性约简方法.该方法首先针对数据的不完整特性,建立容错关系粗糙集模型.然后,引入随信息量减小而单调下降的信息熵,建立基于信息熵的容错关系粗糙集模型,并进行初步数据属性处理.最后,结合主成分分析方法,形成基于容错关系信息熵的粗糙主成分分析方法,在进行数据降维处理的同时提取数据特征.以大肠早癌荧光光谱为实验数据的分析处理结果表明,该方法可以有效地降低荧光光谱数据的处理维数,提取影响医疗诊断的特征数据,减少后续数据处理的复杂度.     

智能车辆在城区交通场景中的多类障碍物识别

针对智能车辆在城区交通场景中的前向障碍物识别,提出了一种基于集成学习改进的二叉树支持向量机(BT-SVM)的多类分类方法。根据城区交通场景中各类障碍物的出现概率、模式类别差异,设计了适用于智能车辆障碍物识别的BT-SVM树型结构;对每个节点分类器,采用AdaBoost集成学习方法进行改进,有效减少了差错积累误差,提高了分类精度和泛化能力。试验表明该方法能有效地对城区交通场景中6类常规障碍物模式进行实时在线识别。     

基于模糊模式识别的成年人体质测试数据评级分析

采用模糊模式识别的方法分折了2005年河北省成年人男女各一个年龄段的体质测试数据,依据数据本身的相关性,通过构造隶属函数评级,评判结果与按照<国民体质测定标准>得出的评级一致率达到70%以上,分析了误判的原因,并指出了方法的适用范围.借助隶属度描述综合评级结果,对<国标>的确定性评级划分给出了补充和修正.     

神经网络在车辆目标识别中的应用

提出了利用神经网络技术对战场侦察雷达目标回波的时域或频域信号进行处理,以实现对车辆目标进行分类识别的一种新算法.首先对目标的回波信号作时域或频域分析,从中提取信号的特征向量,然后利用所建立的神经网络模型对目标信号作训练识别,最后与经典谱分析的方法作比较,并采用实际数据验证这种识别算法是有效的.     

模具加工工艺方案的多属性评价方法研究

结合模具加工的实际情况和零件加工工艺编制原则,提出以产品质量、经济性和生产周期3个属性为基础,搭建起模具加工工艺方案中的多属性评价体系结构,形成加工工艺方案的评价模型,给出了评价模型的具体实现过程.利用该方法对模具加工实例进行工艺方案的评价和优化,证明了所提方法的可行性.     

采用BP算法的多层感知机模型的蛋白识别

采用误差反传(BP)算法的多层感知机模型,对嗜热蛋白和常温蛋白进行模式识别.通过增加训练数据及多种检验方法检验模型稳定性及泛化能力,探讨蛋白分子大小对识别效果影响.结果表明,当动态参数为0.2,学习速率为0.5,隐含层节点数为11时,该模型在自一致性检验、交叉验证和独立样本测试3种检验方法中的识别精度分别为91.5%,88.2%和92.1%,其表现优于一些常见的模式识别算法,且具有良好的稳定性及泛化能力.此外,对于较大的或者中等大小蛋白质分子,其识别的精度都较高;而对于较小的蛋白分子,其识别效果较差.     

纯音乐与语音-音乐混合片段的高准确识别方法

通过对同一首歌曲音频信号的特征分析,提出了一种基于音频片段平均短时能量和过0率标准偏差的融合判决方法．该方法解决了纯音乐与语音-音乐混合片段识别易混度高的问题,可以准确地识别同一首歌曲中纯音乐片段和语音-音乐混合片段,为去除音频中不需要的部分提供一种有效的预处理方法,并且可以更好地提高数据处理的效率和性能．实验结果表明,通过对不同风格、不同歌手以及不同语言的歌曲处理,纯音乐的平均正确率为92．30％,语音-音乐混合的平均正确率为96．36％．     

基于二维非参数化判别分析的人脸识别

基于二维线性判别分析和非参数化判别分析的思想,提出了一种新颖的用于人脸识别的特征提取方法--二维非参数化判别分析方法. 该方法解决了传统判别分析方法中的小样本问题与高斯分布假设问题. 可以准确、高效地实现人脸识别. 通过在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明,算法相对于传统线性判别分析方法有显著优势.