基于遗传优化的多级SVM语音情感识别

针对语音情感识别中特征维数高、识别率较低的问题,提出利用遗传算法进行特征降维,并构建二叉树结构的多级支持向量机(SVM)分类器进行语音多类情感识别的方案.首先对语音信号预处理后提取常用的情感特征,由于涉及特征较多,存在数据的冗余,采用遗传算法对提取的特征进行优化筛选;然后使用选出的最具情感区分能力的特征训练二叉树结构的多级SVM分类模型.在包含7种情感的柏林情感语料库上进行实验,结果证明提出的语音情感识别方案的有效性.     

基于 MIC 心率变异性特征选择的情感识别研究

心率变异性分析能够在情感识别中发挥重要作用,为了建立心电与情感类别之间的精准模型,提出了基于最大信息系 数(maximal information coefficient,MIC)的特征选择方法。 使用 Aubt 数据库和设计情感诱发实验进行研究,首先提取了心率变 异性时域、频域、非线性及时频域 40 个特征参数,然后基于 MIC 方法结合支持向量机、随机森林、K 近邻算法进行情感建模。 结 果显示,基于 MIC 特征选择方法,使用 Aubt 数据库针对唤醒度、效价、4 类情感的分类准确度分别为 90%、89%、84%,并进一步 选用皮尔森相关系数、ANOVA 特征选择方法与 MIC 进行对比;诱发实验数据中的多种一对一情感识别率均高于 75%。 结果表 明基于 MIC 特征选择方法能够显著提高分类准确度,对基于心电信号进行情感识别具有重要意义。     

基于多模态轻量化混合模型的情绪识别

实现更加准确的情绪识别是当前面临的一项富含挑战性且十分有意义的任务。由于情绪的复杂多样性,单一模态的脑电信号难以对情绪进行全面客观的度量。因此本文提出一种多模态轻量化混合模型PCA-MWReliefF-GAPSO-SVM,该混合模型由PCA-MWReliefF特征通道选择器和GAPSO-SVM分类器构成。选用脑电信号(EEG)、肌电信号(EMG)、体温信号(TEM)三模态信号进行情绪识别。在DEAP公共数据集上进行多次实验验证,在效价维度、唤醒维度和四分类中分别取得了97.500 0%、95.833 3%、95.833 3%的分类准确率。实验结果表明,提出的混合模型有助于提高情绪识别准确率且明显优于单模态情绪识别。与近期的类似工作相比,本文提出的混合模型具有较高准确率、计算量小且通道数少的优点,更易于实际应用。     

基于HAAR特征与BP神经网络的车牌识别技术研究

车牌识别技术运用OpenCV计算机开源机器视觉库,对图像进行处理提取出图像中蕴含的车牌信息,达到车牌识别的目的。通过运用HAAR特征,训练出AdaBoost分类器查找图片中的车牌区域,同时运用Sobel算子进行边缘检测等操作查找车牌区域,最终运用支持向量机（SVM）算法进行两种定位的疑似车牌区域的最终确认;确认后的车牌区域进行字符分割等操作进行字符的分离;最后运用训练的反向传播（BP）神经网络进行字符的识别并最终输出车牌信息。研究结果显示,车牌识别的效率很高,拥有一定的使用价值。     

An Approach to Speech Emotion Classification Using k-NN and SVMs

The interaction between humans and machines has become an issue of concern in recent years. Besides facial ex-pressions or gestures, speech has been evidenced as one of the foremost promising modalities for automatic emotion recognition. Effective computing means to support HCI (Human-Computer Interaction) at a psychological level, al-lowing PCs to adjust their reactions as per human requirements. Therefore, the recognition of emotion is pivotal in High-level interactions. Each Emotion has distinctive properties that form us to recognize them. The acoustic signal produced for identical expression or sentence changes is essentially a direct result of biophysical changes, (for example, the stress instigated narrowing of the larynx) set off by emotions. This connection between acoustic cues and emotions made Speech Emotion Recognition one of the moving subjects of the emotive computing area. The most motivation behind a Speech Emotion Recognition algorithm is to observe the emotional condition of a speaker from recorded Speech signals. The results from the application of k-NN and OVA-SVM for MFCC features without and with a feature selection approach are presented in this research. The MFCC features from the audio signal were initially extracted to characterize the properties of emotional speech. Secondly, nine basic statistical measures were calculated from MFCC and 117-dimensional features were consequently obtained to train the classifiers for seven different classes (Anger, Happiness, Disgust, Fear, Sadness, Disgust, Boredom and Neutral) of emotions. Next, Classification was done in four steps. First, all the 117-features are classified using both classifiers. Second, the best classifier was found and then features were scaled to [-1, 1] and classified. In the third step, the with or without feature scaling which gives better performance was derived from the results of the second step and the classification was done for each of the basic sta-tistical measures separately. Finally, in the fourth step, the combination of statistical measures which gives better per-formance was derived using the forward feature selection method Experiments were carried out using k-NN with different k values and a linear OVA-based SVM classifier with different optimal values. Berlin emotional speech da-tabase for the German language was utilized for testing the planned methodology and recognition rates as high as 60% accomplished for the recognition of emotion from voice signal for the set of statistical measures (median, maximum, mean, Inter-quartile range, skewness). OVA-SVM performs better than k-NN and the use of the feature selection technique gives a high rate.     

基于不完全S变换与梯度提升树的电能质量复合扰动识别

针对电能质量复合扰动中特征选择困难和分类准确率不高的问题,提出基于不完全S变换和梯度提升树的特征选择和分类器构建方法。首先通过选取特定频率的不完全S变换得到扰动的时频矩阵。再从时频矩阵中提取53种原始特征量,并基于梯度提升树对各个特征的重要性进行度量,选取重要特征。最后根据选取的特征集训练和构建梯度提升树,得到扰动分类器。仿真实验表明,对于包括8种复合扰动在内的共17种扰动类型,该方法的分类准确率高于CART决策树、随机森林(RF)、多层感知机(MLP)等现有方法。不同噪声条件下的分类结果表明,该方法具有良好的抗噪性能和算法鲁棒性,展现出良好的应用前景。     

注意力机制 CNN 结合肌电特征矩阵的手势识别研究

当前基于卷积神经网络(CNN)的手势识别研究集中于增加网络深度,较少关注改善样本数据分布带来的性能提升。 针对此类问题,提出一种量化表面肌电信号(sEMG)特征相关性的肌电特征矩阵(EFM)样本输入有效通道注意力(ECA)机制 CNN,用于识别 NinaproDB1 中 52 类手势。 首先使用时间窗截取低通滤波后的 sEMG,计算多种信号时域特征;然后利用笛卡尔 积组合并相乘不同特征,对特征相乘值进行归一化后得到 EFM。 同时,引入 ECA 机制使网络关注重要的深层特征,从而提升手 势分类效果。 分别输入 sEMG、肌电时域特征和 EFM 到注意力机制 CNN 进行手势识别,EFM 识别准确率最高,达到了 86. 39%, 高于近年来手势识别研究方法精度。 验证了提出方法的有效性,为多类别手势准确分类提供可行新方案。     

用于人脸识别的GFC方法

本文介绍了Gabor-fisher classifier分类器(GFC)人脸识别方法,利用该方法首先对面部图像进行Gabor小波处理,再对得到的增广Gabor特征向量应用增强线性辨别法模型(EFM)以得到辨别特征,该方法对于人脸图像在光照和表情变化的情况下仍然是有效的.该方法的新颖之处在于:(1)引入了Gabor小波,得到的增广特征向量更好地反映了图像的特征;(2)应用EFM在对维数进行降低的同时进行分类特征提取.通过与传统的LDA方法和PCA方法的对比得出,该方法在应用于光照和面部表情变化比较大的FERET数据库时,优势比较明显.     

基于2D CNN和Transformer的人体动作识别

人体动作识别是计算机视觉领域的研究热点之一,在人机交互、视频监控等方面具有深远的理论研究意义。为了解决2D CNN无法有效获取时间关系等问题,利用Transformer在建模长期依赖关系上的优势,引入Transformer架构并将其与2D CNN相结合用于人体动作识别,以更好地捕获上下文时间信息。首先使用融合通道-空间注意力模块的2D CNN提取强化的帧内空间特征,其次利用Transformer捕捉帧间的时间特征,最后应用MLP Head进行动作分类。实验结果表明在HMDB-51数据集和UCF-101数据集上分别达到了69.4%和95.5%的识别准确度。     

D-S 理论多分类器融合的光学遥感图像多目标识别

光学遥感图像的多目标检测与识别一直是图像处理与分析领域的热点研究问题。针对多特征单一分类器决策级融合不能很好的利用特征与分类器的适应性,导致识别的准确率很难进一步提高的问题,提出了基于D-S证据理论的多特征多分类器决策级融合策略。首先提取了两种简单且具有平移、缩放不变性的特征;其次分别引入3种适应性较好的分类器进行分类;最后设计了两级的D-S证据理论的融合方案,并且在置信度函数计算的过程中引入表征分类器性能的混淆矩阵。该算法有效地解决了分类器输出的不确定性问题,进一步提高了光学遥感图像多目标分类识别的准确性。测试表明,对4种目标的识别率达到97.22%,验证了算法的有效性。     

基于MODWPT与LFDA的模拟电路故障诊断

在模拟电路故障诊断过程中,存在故障特征信息提取不充分以及特征信息冗余的问题,对此,提出一种基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)与局部Fisher判别(LFDA)的模拟电路故障诊断方法。该方法中,首先利用MODWPT进行模拟电路原始信号处理与故障特征提取;随后,针对高维特征集中存在冗余信息,不利于模式识别与分类,利用LFDA方法进行降维,获取更有益于故障模式识别的低维特征集;最后,支持向量机(SVM)作为故障模式识别分类器,在此基础上构建模拟电路故障诊断模型。电路仿真实验结果表明,所提出方法的最大故障诊断准确率可达99.17%,从而验证了所提方法的有效性。     

基于2D—ResNet的船舶电力系统电能质量扰动识别

为实现船舶电力系统电能质量扰动准确识别,结合深度学习提出基于二维残差网络(2D-ResNet)的电能质量扰动识别方法。首先将电能质量一维时间序列通过距离矩阵转化为二维平面图,随后将图像送入所提二维残差网络中提取特征。最终输出特征图通过线性层分类器得到识别结果,实现船舶电力系统电能质量扰动的在线识别。与现有特征提取方法相比,不同信噪比下该方法扰动识别准确率均最高。信噪比为20 dB时,单标签分类平均准确率为93.86%,多标签分类平均F1-score为96.52%,证明了2D-ResNet能有效提取扰动特征且对噪声具备鲁棒性。对于未知复合扰动,单标签分类器识别失败,而多标签分类器准确识别出扰动中的未知成分,且F1-score达到93%,证明了多标签分类适用于未知复合扰动识别。     

基于 AG-CNN 的轻量级调制识别方法

针对传统卷积神经网络在调制方式盲识别过程中,存在模型体积大、运算量高、无法部署至移动端等问题,提出了一种基于双注意力机制与Ghost模块的轻量级CNN模型AG-CNN(attention and Ghost convolution neural network)调制识别方法,该方法首先将调制信号映射至复空间,并根据归一化点密度对映射点进行颜色处理,得到高阶特征密度星座图;将该特征作为AG-CNN模型的输入进行学习训练,最后使用训练好的模型对接收端接收到的未知信号进行识别。实验表明,AG-CNN模型对散点为10 000的密度星座图识别率在99.95%以上,与相同层数的CNN模型相比,卷积层参数量压缩6.01倍,计算量压缩6.76倍,且相较于VGG-16、InceptionV3、ResNet-50、Shufflenet、Efficientnet等卷积网络模型,参数量与浮点数运算数下降明显,且在大幅节省学习参数量、降低模型复杂度的情况下,表现出优秀的分类性能。     

基于分割注意力的特征融合 CNN-Bi-LSTM 人体行为识别算法

针对传统人体行为识别算法不能有效抑制空间背景信息,网络间缺乏信息交互,以及无法对全局时间相关性进行建模的问题,提出一种基于分割注意力的特征融合卷积神经网络-双向长短时记忆网络(CNN-Bi-LSTM)人体行为识别算法。首先以一定采样率采样30帧图像,通过分割注意力网络提取图像的深度特征,并引入特征融合机制增强不同卷积层间的信息交互;然后将深度特征输入到Bi-LSTM网络对人体动作的长时时间信息建模,最后使用Softmax分类器对识别结果进行分类。相较于传统双流卷积网络,该算法在UCF101和HMDB51数据集上的准确率分别提高了6.6%和10.2%,有效提高了识别准确率。     

运用高斯混合模型识别动物声音情绪

针对动物的情绪识别问题,提出高斯混合模型在动物声音情绪识别上的应用方法。利用语音信号处理与机器学习技术,提取动物声音信号的过零率、共振峰、梅尔 频率倒谱系数3种描述动物情绪的特征参数。采用高斯混合模型对采集到的动物声音信号训练样本进行聚类分析,计算测试样本后验概率,实现动物情绪的自动识别。通过分析特征参数的权重系数组合、高斯混合数目对识别率的影响来择选最优参数。实验结果表明,经参数优化后的高斯混合模型可将动物声音情绪的识别率由84.25%提高至96.67%。     

基于多层注意力机制的4DC-BGRU脑电情感识别

为了提高脑电情感识别的准确率，提取更丰富的特征信息，提升网络模型稳定性，提出一种改进的基于多层注意力机制的脑电情感识别模型。在特征提取方面，将原始脑电信号转换成四维空间 频谱 时间结构，提取丰富的脑电信息。在网络模型方面，构建双路卷积神经网络学习空间及频率信息，有效提取多尺度特征，增加网络宽度来学习更丰富的特征信息；在卷积层及池化层后融入批量归一化层，防止过拟合。最后，构建多层注意力机制 双向门控循环单元模块处理时间特征并配合Softmax分类。采用双向门控循环单元学习更全面的上下级特征信息。利用多层注意力机制使四维特征中不同时间切片与整体时间切片之间产生关联。该文在DEAP数据集唤醒度和效价两个维度进行了评估实验，二分类平均准确率分别为96.38%和96.73%，四分类平均准确率为93.78%。实验结果显示，与单路卷积神经网络及其他文献算法相比，该文算法的平均准确率有所提高，表明该算法可以有效提升脑电情感识别性能。     

Man-machine communications through brain-wave processing

The possibility of monitoring voluntarily produced changes in the electroencephalogram (EEG) of a subject and translating these changes into a set of commands to be issued to an external device was investigated. Subjects performed five distinct tasks under both eyes-open and eyes-closed conditions. A feature set consisting of the asymmetry ratios and the power values for each lead at four frequency bands-delta (0-3 Hz) theta (4-7 Hz), alpha (8-13 Hz), and beta (14-20 Hz)-was used to characterize the EEG. The feature sets created from an estimate of the spectral density of the EEG for each task were used to test classification accuracy among the various tasks using a Bayes quadratic classifier. The results show that it is possible to distinguish, to a high degree of accuracy, among the various mental tasks studied, using only the EEG.     

基于PCA/ICA的人脸特征提取新方法

人脸自动识别方法已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,人脸特征提取是人脸识别技术的关键。首先介绍了人脸图像的预处理过程,PCA和ICA算法的原理,针对PCA和ICA算法本身优缺点,提出一种新的基于PCA/ICA的人脸特征提取方法,最后采用最近邻分类器,对ORL人脸库进行分类识别。实验证明,改进的方法优于PCA算法和ICA算法。     

Improving the separability of motor imagery EEG signals using a cross correlation-based least square support vector machine for brain-computer interface

Although brain-computer interface (BCI) techniques have been developing quickly in recent decades, there still exist a number of unsolved problems, such as improvement of motor imagery (MI) signal classification. In this paper, we propose a hybrid algorithm to improve the classification success rate of MI-based electroencephalogram (EEG) signals in BCIs. The proposed scheme develops a novel cross-correlation based feature extractor, which is aided with a least square support vector machine (LS-SVM) for two-class MI signals recognition. To verify the effectiveness of the proposed classifier, we replace the LS-SVM classifier by a logistic regression classifier and a kernel logistic regression classifier, separately, with the same features extracted from the cross-correlation technique for the classification. The proposed approach is tested on datasets, IVa and IVb of BCI Competition III. The performances of those methods are evaluated with classification accuracy through a 10-fold cross-validation procedure. We also assess the performance of the proposed method by comparing it with eight recently reported algorithms. Experimental results on the two datasets show that the proposed LS-SVM classifier provides an improvement compared to the logistic regression and kernel logistic regression classifiers. The results also indicate that the proposed approach outperforms the most recently reported eight methods and achieves a 7.40% improvement over the best results of the other eight studies.     

基于不变矩和SVM的圆形交通标志识别方法研究

针对道路交通标志的自动识别问题,通过不变矩和支持向量机(SVM)方法对圆形标志图像识别方法进行研究。首先根据交通标志的颜色和形状信息对采集到的原始图像进行颜色分割、形态学去噪和形状检测等处理,获得图像中包含交通标志的区域。然后分别对标志图像进行Hu矩和Zernike矩的特征值提取,将特征值输入SVM中进行训练并采用网格搜索法对SVM进行参数优化,最后使用优化后的支持向量机方法实现交通标志的识别。实验表明,与现有的其他交通标志识别算法相比,采用高阶Zernike矩与优化后SVM的识别方法有更好的识别效果。