基于多源信息和粒子群优化算法的下肢运动模式识别

为了提高人体下肢多运动模式识别的准确性,提出一种基于多源信息和粒子群优化算法-误差反向传播(PSO-BP)神经网络的识别方法.建立下肢多源信息采集系统,该系统由下肢表面肌电信号、髋关节角度、髋关节加速度组成.选择肌电信号偏度、峭度和功率谱比值为肌电信号特征,髋关节角度细分模式均值比为腿部角度信号特征,加速度标准差、能量峰值、两轴相关性系数为髋关节加速度特征.按照主成分分析(PCA)方法融合上述特征值,利用PSO-BP进行识别.实验结果表明:该方法识别率为95.75%,平均识别时间为1.234 8s.     

基于小波分析的刀具磨损状态监测方法

为了实现车削过程刀具磨损状态的实时在线监测 ,使用离散二阶小波变换对切削过程声发射信号进行分解 ,以不同尺度下信号分量的均方根值组成的特征向量为样本 ,利用模糊模式识别技术实现对刀具磨损状态的在线识别 .实验表明 ,在选择适当的标准样本基础上 ,所提出的基于声发射信号小波分解的模糊模式识别方法能准确实现刀具磨损状态的正确识别 ,具有较高的可靠性和准确性 .     

紧支撑多重向量值正交小波的构造

通过引进向量值多分辩分析与多重向量值正交小波的概念,运用仿酉向量滤波器理论与傅立叶变换,得到多重向量值正交小波函数存在的充要条件,利用多分辩分析方法与矩阵理论,由给定的适合某些条件的若干个紧支撑向量值正交尺度函数,来构造多重向量值正交小波函数,给出一类紧支撑多重向量值正交小波的构造算法,并给出一个相应的构造算例.     

基于小波变换和主分量分析的人脸识别

提出了基于小波变换和主分量分析的人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间,将人脸图像在特征空间的投影作为KNN分类器的输入,由KNN分类器对提取的特征进行识别.在ORL人脸数据库上的实验结果表明该方法具有良好的性能.     

神经网络信息融合技术在控制系统故障诊断中的应用

针对钢管修磨控制系统中存在的常见故障,构造了神经网络信息融合中心。对来自多传感器的残差信号进行了预处理和离散小波变换,提取其细节系数作为神经网络的故障特征向量,使用改进BP算法对神经网络分类器训练以进行相应的故障模式识别。仿真结果表明,基于神经网络的信息融合技术用于控制系统的故障诊断是可行的和有效的。     

基于MAS小波的噪声污染图像边缘检测方法

提出了一种基于MAS小波变换多尺度相关的噪声污染图像边缘检测方法.该方法采用二进MAS小波对图像进行多尺度分析,由于小波变换的模极大值充分刻画了图像的奇异点,利用模极大值得到所有的奇异点包括边缘和噪声的图像;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声,得到边缘轮廓不太光滑的图像;将两幅图像进行融合,得到最终检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地对噪声污染的图像进行边缘检测.     

双变量模型与平移不变小波变换相结合的图像去噪算法

提出一种双变量模型与平移不变小波变换相结合的图像去噪算法.与传统的小波阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是利用图像平移不变小波变换系数尺度内和尺度间的双重相关性信息,构造出非高斯双变量分布模型,对该模型应用贝叶斯最大后验估值理论推导得到相应的非线性双变量阈值函数.同时,对第L级系数也作自适应处理.仿真结果和分析表明,该算法在视觉效果和峰值信噪比的改善上都取得了非常好的效果.     

基于小波分析和支持向量机的供电线路故障诊断

将小波分析与支持向量机(SVM)相结合对供电线路故障进行自动诊断.运用变尺度多分辨小波分析方法对供电线路故障信号进行特征分析,SVM能够对小样本数据进行模式识别并且具有很好的分类推广能力.在小波分析信号特征提取的基础上,利用分布式多SVM分类器识别故障.实验表明,该方法能有效地对供电线路故障进行准确识别和诊断.     

基于Gabor小波特征的人脸识别算法研究

二维Gabor小波变换对图像边缘敏感,具有良好的方向选择性和尺度选择性,而对光照变化不敏感.本文提出了一种新型的Gabor特征人脸识别方法.该方法通过Gabor小波变换进行精确的人脸眼睛坐标定位,选取有利的人脸识别特征区域,通过构造新的Gabor小波特征,采用最近邻分类器对该特征进行分类.本文将该方法在YALE人脸库上进行了人脸识别实验,结果表明了该方法的有效性.     

基于小波模极大值和SVM的智能车辆障碍物检测

针对复杂交通场景中智能车辆前向障碍物检测问题,根据障碍物的后视视觉特征,提出了一种基于小波模极大值和支持向量机的障碍物检测方法.利用小波变换对奇异信号的多尺度分析,并结合障碍物先验知识的多特征组合,对候选障碍物区域进行检测;构建了一种适合于交通场景中障碍物分类的二叉树支持向量机(BT-SVM)多类分类器,对候选障碍物区域进行确认识别.将该方法应用于高速公路、城区道路等多种交通场景中,实车实验结果表明了本方法的有效性、实时性和通用性.     

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别

针对智能会议环境下基于单模特征的人脸识别的识别率低、鲁棒性差的问题,提出了一种在智能会议室环境下基于核相关权重鉴别分析(KRWDA)算法的融合全局和局部特征的多特征融合人脸识别方法。基于相关权重鉴别分析算法并结合核方法,提出了一种核相关权重鉴别分析算法,有效解决了小样本问题。利用全局特征和局部特征在识别时所描述的内容和作用的互补性在特征层融合两种特征,全局信息和局部信息分别采用离散余弦变换和Ga-bor小波变换提取。在AMIES2016数据库上的仿真实验表明,本文所提出的方法可以有效地提高系统身份识别的正确率。     

基于最小二乘支持向量机对刀具切削状态的识别

基于小波包优良的时频特性和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)对于小样本出色的学习泛化能力,提出了一种研究刀具切削状态的方法.采用最小熵准则对声发射信号进行最佳小波包分解,以各频段的信号能量占总能量的百分比来构造特征向量,输入LS-SVM多类分类器,实现对刀具切削状态的分类识别.实验结果表明,在采用高斯核函数的LS-SVM多分类算法中,选取惩罚因子γ=10,径向基核参数σ2=1时,该分类器能对测试样本进行准确的刀具切削状态识别.     

基于加速度传感器的上肢运动信息采集与姿态识别

为了对脑卒中病人的康复训练效果进行评价,针对基于加速度传感器的人体上肢动作识别这一新兴的领域开展研究,提出了一套基于蓝牙4.0的人体上肢姿态采集系统,对患者上肢康复训练中常见的7种运动信息进行采集和姿态识别.系统包括运动信息采集、信号传输、信号去噪声、动作识别等几个主要部分.实验结果表明:将传统的时域特征和过零点特征与上四分位点和下四分位点的特征进行组合,能够更好地将曲肘侧平举与曲臂弯曲静止等动作分开,有效提高识别的准确率.与BP神经网络相比,基于径向基核函数的支持向量机(support vector madine,SVM)分类器具有明显的性能优势,获得了较好的姿态识别性能,交叉验证平均正确识别率可达90%.     

三维图像测量中单像素级边缘的检测

在三维图像测量技术中，目标物体边界识别需要得到准确的单像素级的图像边缘．本文在采用小波变换进行检测图像边缘的方法上，首先根据像素邻域的灰度直方图自适应地选取小波变换的尺度，并存基于Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上借用双阈值操作技术的原理，对结果进一步细化，并将边缘点链接，从而最终得到单像素级的边缘图像，以满足下一步实验的要求．     

基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法

基于小波变换的人脸识别方法通常将图像变换成低频和高频信息,传统的人脸识别算法大多数都是基于小波变换后的低频信息,没有充分利用高频信息,造成了高频信息中对识别有利信息的丢失. 本文提出了一种基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法. 首先基于二维离散小波(2D-DWT)对图像进行二层小波变换,将所得的低频信息和水平、垂直和对角高频信息进行加权融合. 在此基础上,采用二维主成分分析(2D-PCA)方法进行特征提取; 最后采用最近邻分类器进行分类识别. 基于ORL标准人脸数据库的实验结果表明,本文提出的方法比传统的2D-PCD识别算法和2D-DWT+2D-PCA识别算法有更好的识别效果,且人脸受光照等因素的影响表现出良好的鲁棒性.     

快速随机多核学习分类算法

Multiple kernel learning (MKL) combines multiple kernels in a convex optimization framework and seeks the best line combination of them. Generally, MKL can get better results than single kernel learning, but heavy computational burden makes MKL impractical. Inspired by the extreme learning machine (ELM), a novel fast MKL method based on the random kernel is proposed. When the framework of ELM is satisfied, the kernel parameters can be given randomly, which produces the random kernel. Thus, the sub-kernel scale is reduced largely, which accelerates the training time and saves the memory. Furthermore, the reduced kernel scale can reduce the error bound of MKL by analyzing the empirical Rademacher complexity of MKL. It gives a theoretical guarantee that the proposed method gets a higher classification accuracy than traditional MKL methods. Experiments indicate that the proposed method uses a faster speed, more small memory and gets better results than several classical fast MKL methods.     

基于图像模式的肺结节识别

将矩阵化最小二乘支持向量机算法应用于肺结节识别的研究,将图像矩阵作为输入,可解决空间信息丢失问题。实验选用20套CT影像,用提取出的20个结节与20个假阳测试分类器性能。正则化参数用网格搜索方法进行交叉验证,从而得到线性核下的最优参数。实验结果验证了此种方法在肺结节检测中应用的可行性及有效性。     

Mandarin Digits Speech Recognition Using Support Vector Machines

A method of applying support vector machine (SVM) in speech recognition was proposed, and a speech recognition system for mandarin digits was built up by SVMs. In the system, vectors were linearly extracted from speech feature sequence to make up time-aligned input patterns for SVM, and the decisions of several 2-class SVM classifiers were employed for constructing an N-class classifier. Four kinds of SVM kernel functions were compared in the experiments of speaker-independent speech recognition of mandarin digits. And the kernel of radial basis function has the highest accurate rate of 99.33 %, which is better than that of the baseline system based on hidden Markov models (HMM) (97.08%). And the experiments also show that SVM can outperform HMM especially when the samples for learning were very limited.     

基于威布尔分布和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于威布尔分布模型和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承原始振动信号建立威布尔分布模型,提取其形态参数和尺度参数构建表征轴承运行状态的特征向量,然后将提取的特征向量输入支持向量机分类器进行故障诊断和识别。分别与基于小波分解和小波包分解特征提取的支持向量机诊断方法进行滚动轴承故障试验仿真比较,结果表明,基于威布尔分布模型特征提取的支持向量机诊断方法具有更高的故障识别准确率。     

基于支持向量机的图像纹理识别方法

将支持向量机(SVM)应用于基于内容的图像检索领域，提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法.目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量，将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别.最后，利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较.结果表明，该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法，并且具有更好的泛化和推广能力.