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1.
图像特征提取研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果.如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点.本文旨在介绍各种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.  相似文献
2.
旋转机械振动信号处理中的滤波及特征提取技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
在广泛调研国内外旋转机械振动信号处理技术研究的基础上,针对振动信号处理中的滤波和特征提取技术进行了较为详细的回顾和总结,分析了各种滤波和特征提取方法的优缺点.文中调研和总结的研究方法和技术,可为大型旋转机械振动检测与故障诊断研究提供参考.  相似文献
3.
基于选择性注意和部分连接神经网络的人脸识别   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了克服以往人脸识别方法因特征提取带来的信息损失与不确定性因素,提出了一种应用于复杂场景中人脸识别方法,这种方法不需要进行特征提取.先对整幅图像使用选择性注意方法,在得到的显著区域中利用Adaboost算法进行人脸搜索与定位,最后将可能包含人脸区域的所有像素全部输入训练好的部分连接神经网络(Parcone)模型进行识别.整个识别过程全部自动完成,不需人工干预,也不必对图像进行预处理.通过利用MIT-CBCL人脸数据库和自建图像库进行的仿真实验表明,该人脸识别方法在复杂背景中具有较高的识别率,可适用于其他类型的目标识别.  相似文献
4.
基于LBP和PCA特征提取的人脸识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献
5.
一种网络入侵检测特征提取方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
在网络入侵检测中,样本数据的特征维数较高,而冗余特征的存在使系统的存储负担加重,分类器性能降低。本文提出一种基于Fisher Score和SVM的特征重要性度量和提取方法,针对KDD'99网络入侵检测数据集,应用该方法得到了混合攻击和单一攻击模式下的特征重要度排序,选取重要特征建立SVM入侵检测分类器,结果表明分类器精度与使用全部特征构建的SVM分类器相当,训练和测试时间有显著降低。  相似文献
6.
基于小波纹理特征的医学图像检索   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为了缩小图像高层语义与底层特征之间的鸿沟,提出了一种基于共生矩阵的图像纹理特征提取的新方法.该方法结合了图像的频域统计特征和空间分布特性,首先通过小波变换提取图像的局部频域信息,然后结合图像的整体结构特征,构建用于提取图像纹理特征的小波灰度共生矩阵.通过对比实验表明,与分别使用其他灰度共生矩阵和小波特征相比,基于小波灰度共生矩阵的纹理特征提取方法在医学图像检索中取得了更好的效果.  相似文献
7.
冲击故障特征提取的非线性流形学习方法   总被引:1,自引:1,他引:2  
为了提取机械设备故障引发的冲击成分,提出了一种基于非线性流形学习的冲击故障特征自适应提取方法.该方法将反映故障的振动信号重构到高维相空间中,利用局部切空间排列的流形学习方法提取出隐藏其中的低维流形,并基于峭度和偏斜度指标的特点,提出了冲击波形量化的取值策略,实现了高维相空间中局部邻域参数的自适应选取,从而提取出最优的冲击故障特征.通过仿真数据的对比分析和工程应用,表明该方法能够较好地提取出冲击成分信号,与小波软阈值方法相比,提取出的冲击特征成分更完整,周期性更好.  相似文献
8.
杂波环境下基于视听信息融合的目标跟踪   总被引:1,自引:1,他引:0  
以监控系统为研究背景,充分利用场景中视听媒体间存在的天然时空相关性,将视觉信息和听觉信息有效地融合从而实现对目标的快速跟踪.利用机器视觉相关理论提取视觉运动特征,利用计算听觉场景分析技术抽取音频场景特征,建立视听信息特征级融合模型并进行联合场景事件判断.仿真结果表明,应用视听信息融合对目标进行跟踪,预测误差小于单独基于视觉的目标跟踪,同时听觉信息的引入有助于克服图像噪声.  相似文献
9.
基于改进神经网络的自动调制识别研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
自动调制识别技术可以用于排除通信系统中的非法用户及其干扰,是保证合法通信的关键措施之一.选取了几种典型的调制方式MFSK,MASK,BPSK,QPSK,OFDM,通过分析其时域特征,提取了反映调制类型显著差异的5个特征参数的新组合.为了克服标准BP算法收敛速度慢且存在多个局部最小点等缺陷,采用改进的弹性BP算法,从提高收敛速度和网络识别性能出发,构建了有效识别调制信号的弹性BP神经网络分类器.仿真结果表明,与基于决策理论的逐级判决调制识别方法相比,所设计的弹性BP神经网络分类器在SNR=0~20dB时对以上的调制方式均具有较高的识别率,即使在SNR=0 dB时也达到了95%以上的识别率.  相似文献
10.
采用频带能量进行ECoG信号的特征提取   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
对于典型的采用皮层脑电图的脑-机接口系统,测试者想象左手小手指或舌头运动,提出了采用频带能量的特征提取方法.首先,把频带能量作为特征,进行导联的选择,从64导联中获取特征最明显的11导进行分析;然后采用频带能量进行皮层脑电图信号的特征提取,并利用主分量分析进行降维;最后采用Fisher线性判别分析进行两类意识任务的分类.离线分析结果表明,该方法对测试数据取得了很好的分类准确率.  相似文献
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