基于SVM和ICA的视频帧字幕自动定位与提取

视频字幕蕴涵了丰富语义,可以用来对相应视频流进行高级语义标注,但由于先前视频字幕提取考虑的只是如何尽可能定义好字幕特征,而忽视了分类学习机自身的学习推广能力.针对这一局限性,提出了一种基于支持向量机和独立分量分析的视频帧字幕定位与提取算法.该算法是首先将原始图象帧分割成N×N大小子块,同时将每个子块标注为字幕块和非字幕块两类;然后从每个子块提取能够保持相互高阶独立的独立分量特征去训练支持向量机分类器;最后结合金字塔模型和去噪方法,用训练好的支持向量机来实现对视频字幕区域自动定位提取.由于支持向量机能够在样本不是很多的情况下,具有良好的分类推广能力以及能使独立成分特征之间彼此保持高阶独立性,与其他视频帧字幕定位提取算法比较的结果表明,该算法具有明显的优点.     

基于排序支持向量机的缩略词自动提取方法

针对网络文本中缩略词及其对应解释的提取,提出基于排序支持向量机的缩略词自动提取算法.通过构建两步排序模型,从局部提取到全局排序提取得到缩略词同时返回它所对应候选解释的排序列(最准确、使用最普及的解释排在最前),由此来剔除反例,使用户较容易找到真正的解释.实验结果表明本文算法在准确性和不同领域适应性上都优于已有方法.     

基于支持向量机的复杂地质分形特征自动提取

为了提升勘探工作效率,准确提取复杂地质分形特征,提出一种支持向量机的复杂地质分形特征自动提取方法.在两种线性可分情况下,将最佳的分类面简化为最佳分类直线,获得最佳分类平面;考虑噪声及其它干扰因素造成线性不可分的状况,得到广义的最佳分类面;基于两点可以得出支持向量机内积;通过抽取异常重磁分维数的频率域角度获得分维值,反映...     

基于视频的字幕检索与提取

在许多视频流如新闻节目、ＶＣＤ中均含有字幕,这些字幕含有丰富的语义信息。本文针对字幕的独有特性,提出了基于视频的字幕检索和提取方法,实验结果令人满意。另外这种方法对于日文、韩文等其它语言字幕的检索也有一定的参考价值。     

基于回归树的支持向量机规则提取及应用

支持向量机（SVM）因为核函数应用内积运算造成了模型较强的“黑箱性”。目前SVM的“黑箱性”研究主要采用规则提取方法解决分类问题,而回归问题鲜有提及。针对回归问题,尝试性提出基于回归树算法的SVM回归规则提取方法,算法充分利用支持向量的特殊性以及回归树的优势,建立支持向量的决策树模型,成功提取出决策能力高,包含变量少,计算量小且容易读取的规则。通过标准数据集Auto MPG和实际的煤制甲醇生产数据集进行了验证,与其他算法对比分析结果表明,所提取的回归规则在训练精度和预测精度等方面都有一定程度的提高。     

一种视频字幕检测定位新方法

简要介绍了现有视频字幕的检测提取方法及独立成分分析的基本理论和算法,探讨了独立成分分析在视频图像序列处理方面的应用,提出了一种基于独立成分分析的新的视频字幕检测提取方法。仿真实验结果表明,在图像背景复杂、图像分辨率低以及字幕字体、大小、颜色多变这些传统检测提取方法或多或少都存在困难的条件下,该方法都具有良好的视频字幕检测提取能力。     

基于支持向量机的位置相关计算

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,该理论主要研究在有限样本下的学习问题.为了得到最佳的推广能力,支持向量机方法在模型复杂度和学习能力之间寻求最佳折中,妥善解决了机器学习中常见的过学习问题.将该方法应用在信号指纹定位技术的第二阶段,即在线阶段,以数据采集阶段采集到的数据为基础,建立了接收信号强度为输入,对应位置坐标为输出的模型.最后用测试样本检验该模型,定位结果验证了支持向量机在小样本情况下的学习能力.     

基于支持向量机的自动人脸识别

首先应用K-L变换对人脸图像进行特征提取,然后利用支持向量机进行识别。由于支持向量机参数对其性能有较大影响,为此采用遗传算法对其参数进行选取。为了能用较少的特征个数得到较高的识别率以提高识别速度,对所需提取的有效特征个数一并进行了选择。算法既解决了支持向量机参数选取的难题,又能够利用较少的人脸特征得到较高的识别率。利用ORL人脸库进行仿真实验。得到了97．5％的正确识别结果,验证了算法的有效性。     

基于向量投影的支撑向量预选取

支撑向量机是近年来新兴的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点．但在支撑向量机中,支撑向量的选取相当困难,这也成为限制其应用的瓶颈问题．该文对支撑向量机的机理经过认真分析,研究其支撑向量的分布特性,在不影响分类性能的前提下,提出了基于向量投影的支撑向量预选取法,从训练样本中预先选择具有一定特征的边界向量来代替训练样本进行训练,这样就减少了训练样本,大大加快了支撑向量机的训练速度。     

一种基于支持向量机的专业中文网页分类器

文中提出了一种基于支持向量机的专业中文网页分类算法，利用支持向量机对网页进行二类分类，找出所需专业的中文网页；然后利用向量空间模型，对分类好的专业网页进行多类分类。在构造支持向量机的过程中，为了提高分类的召回率，采用了一种偏移因子。该算法只需要计算二类SVM分类器，实验表明，它不仅具有较高的训练效率，同时能得到很高的分类精确率和召回率。     

基于聚类支持矢量机的汉语方言辨识

该文提出了一种新的汉语方言辨识方法,来解决在总多辨识系统中存在的较弱辨识能力的问题,这种新方法运用高斯混合模型和N元语言模型,来产生一个全局的语言特征,然后使用聚类支持矢量机来做最后的分类。实验结果表明该方法不仅可以提高正确的辨识率,而且可以提高系统的鲁棒性。     

基于支持向量机的抽油机井故障诊断模型研究*

目前油田中最常用的采油模式为有杆抽油机举升方式,其具有安全、可靠、成本低和操作方便等诸多优点,但是由于有杆抽油机设备的工作环境恶劣,导致常常出现故障情况,增加了生产过程中不必要的生产成本。通过对抽油机故障示功图的研究和分析,建立了基于支持向量机的抽油机故障诊断模型,并进行了一系列的实验分析。实验结果表明,该故障诊断模型可以有效地解决抽油机故障诊断不及时,准确性不高等问题,大大提高了抽油机性能和效率,从而提高了油田的采收效率和经济效益。     

基于支持向量机的非线性系统模型预测控制

支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则．使它较好的解决了小样本情况下的学习问题。又由于其采用了核函数思想．使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的难度．具有全局最优、良好泛化能力等优越性能．得到广泛的研究。基于上述特性提出了一种基于支持向量机的非线性模型预测控制结构．其中使用遗传算法来求解预测控制律．随后用计算机仿真证明了此控制算法的正确性和有效性。     

基于支持向量机的股票预测

针对股票预测的特点,选择对上市公司股票走势有重要影响的相关数据进行测试。为了避免传统的预测算法(如BP算法)的一些弊端,使用可以避免这些弊端并且具有良好分类功能的支持向量机对该上市公司股票走势进行预测。测试表明预测的精度明显高于采用BP算法等传统神经网络分类方法的测试结果,预测达到了让人满意的效果。     

基于支持向量机的高速公路事件检测算法

针对高速公路事件检测算法的重要性,从高速公路交通流的特点出发,根据事件检测的基本原理,对基于支持向量机的高速公路事件检测算法进行研究。设计了2个实验,在每个实验中分别设计了基于线性不可分支持向量机（SVM）、高斯径向基核函数、双曲线正切核函数的事件检测算法,以此验证算法是否有效。利用林智仁教授的Libsvm工具箱参数优化模块对各实验的惩罚参数C和核参数进行优化选择。仿真结果表明：针对不同的实验,选择合适的SVM模型和核函数,可获得比California算法更好的性能指标。     

支持向量机的中文文本分类研究

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,在文本分类领域取得了很好的效果。使用支持向量机进行了文本分类的研究,实现了一个中文文本自动分类系统,并给出了实验结果。     

基于支持向量机的高速公路入口匝道控制

针对高速公路入口匝道控制问题所存在的非线性、复杂性和不确定性,在入口匝道控制原理的基础上,设计了一种基于支持向量机的高速公路入口匝道控制器;结合某高速公路交通调研数据,对这一控制器进行了仿真;仿真结果表明了支持向量机可以用于高速公路入口匝道的控制,并能取得较良好的控制效果.     

捕鱼算法优化支持向量机的视频检索模型

为了提高视频检索的准确率,针对支持向量机(SVM)参数优化问题,提出一种捕鱼算法优化SVM的视频检索模型(SFOA-SVM)。首先提取视频特征,然后采用支持向量机建立分类器建立检索,并通过鱼群算法化SVM参数,最后采用具体视频数据进行仿真测试。实验结果表明,相对于其它视频检索模型,SFOA-SVM提高了视频的检索准确率和效率,可以更准确地查找到用户所需的视频。