基于Contourlet变换和支持向量机的纹理识别方法

针对变换域中图像纹理识别时如何选择最佳特征向量的问题,利用Contourlet变换的多方向、多尺度选择性和各向异性,将图像从空间域变换到频率域,全面地提取了Contourlet变换分解后低频子带、中频子带和高频子带的特征,输入支持向量机(SVM)分类器进行分类识别。利用Brodatz纹理库进行仿真实验,实验结果表明低频均值方差和高频能量作为组合特征时识别准确率可达98.75%,且特征向量维数少,是在Contourlet变换下表示图像纹理的最优特征。     

基于Wold模型和支持向量机的纹理识别

提出一种基于Wold模型和支持向量机的纹理识别新方法,有效解决了方向和尺度变化给纹理识别带来的困难.该方法首先对纹理图像进行傅里叶变换和自适应谱分解,将确定域功率谱的扇形区域能量和环形区域能量分布参数作为纹理扩展特征.然后,利用能量分布特征把纹理的主方向旋转到0°,提取旋转后图像的共生矩阵和小波变换统计参数作为基本纹理特征.在两组分别包含25类单色自然纹理的图像库上进行的识别实验表明,该方法获得了良好的识别效果.     

基于复小波和支持向量机的纹理分类法*

针对图像纹理分类问题,提出了一种将二元树复小波变换与支持向量机相结合的分类方法,通过二元树复小波变换对纹理图像进行四层分解,提取各子频带小波系数模的均值和标准方差组成特征向量,利用支持向量机作为分类器实现纹理图像分类。对20类Brodatz纹理图像的分类实验表明,提出的方法具有较高的分类精度,在有限训练样本的情况下比传统的分类算法平均正确率有10%左右的提高,体现了该方法的有效性和良好的泛化能力。     

基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法

提出了一种基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法.用小波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解,并计算出每个子频带的能量;通过选择具有最大能量值的特征作为小波基特征,以减少进入支持向量机的样本数目和提高识别准确率;最后,用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明,该方法取得了较好的识别效果.     

基于模糊多类支持向量机的声母识别方法

声母识别在构音障碍评估中有重要临床意义,而声母时长短、不平稳,传统方法的识别效果不理想.本文使用小波变换对声母信号进行多尺度分析,提取出新的声母特征向量(DWTMFC-CT),可以更精细刻画相似声母的差别,然后利用模糊多类支持向量机进行声母的识剐.为降低模糊支持向量机进行多分类时所带来的计算复杂度,使用两阶段算法.实验...     

基于支持向量机的人脸识别研究

研究基于支持向量机的人脸识别技术.在识别过程中,首先将人脸图片分为子图片,再利用离散小波变换提取子图片特征组合为多维向量作为整幅人脸图片特征.在此基础上,为每个类构造一个支持向量机进行识别.基于ORL人脸数据库的模拟实验表明,算法实现较简单,并具有较好的性能.     

基于模糊支持向量机的语音识别方法

通过计算输入样本的模糊隶属度,探讨了模糊支持向量机（FSVM）的原理,应用其对语音信号进行识别。并和RBF神经网络、支持向量机（SVM）的识别效果进行了比较。在仿真实验中,采用小波分析方法提取语音特征向量,识别结果表明,SVM和FSVM比RBF网络具有较好的泛化性能,训练时间也大大缩减。此外,FSVM比SVM有更强的抵抗噪声的能力。     

支持向量机在步态识别算法中的应用研究

步态识别是图像处理领域的一个新兴热点.人行走姿态准确识别困难因素较多,由于步态数据是一种高维、小样本数据,传统识别方法不能检测前景与背景差异情况,导致识别正确率比较低.为了快速准确地进行步态识别,提出支持向量机的步态识别方法.方法首先根据步态图像中前景点与背景点的差值,自适应计算区分前景点与背景点的阈值,根据阈值对步态图像进行二值化,在特征提取阶段,采用水平、垂直和对角线 3 个方向提取步态信息,并通过小波变换进行特征维数约简,最后将小波变换提取维步态特征采用支持向量机学习得到步态识别结果.在中国科学院自动化所的 CASIA 步态数据库上进行了识别仿真,结果表明,方法的识别正确率有所提高,且识别的速度加快,是步态识别有效的方法,并具有广阔的应用前景.     

基于支持向量机和纹理特征的人脸识别

提出了一种基于支持向量机和纹理特征的识别方法及框架模型。即在研究支持向量机理论的基础上,采用支持向量机的分类算法实现人脸识别系统的训练和测试,并将图像的纹理特征技术应用于人脸识别的预处理中。实验表明支持向量机和纹理特征相结合可以获得较好的识别率。     

基于支持向量机的乐器识别方法

文章提出了一种基于支持向量机的乐器识别方法。与其它的模式识别方法不同,支持向量机是专门针对有限样本情况下的一种分类方法,在小样本的情况下,它的准确率一般优于传统的模式识别方法。它是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。实验以乐器的MFCC系数和它的一阶导数为声学特征,建立一个自底向上的二叉树的支持向量机模型。实验表明这种识别方法是一种有效的识别方法,它的准确率高于GMM方法。     

基于支持向量机的语音识别研究

为了得到较好的语音识别效果,构建了基于线性核函数支持向量机的非特定人孤立词语音识别系统,取得了较高的识别率,并将该实验结果同基于HMM的识别结果进行了比较,显示出了支持向量机在基于有限样本情况下进行语音识别的优势。     

基于小波变换和支持向量机的人脸识别方法研究

考虑到人脸识别的非线性和小样本的特点,利用小波变换对人脸图像进行预处理,保留图像的低频段,有效地降低了图像维数并去除冗余噪声.采用奇异值分解的方法提取特征,然后利用支持向量机的方法设计人脸分类器,最后利用ORL人脸数据库进行验证,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于纹理特征和支持向量机的玉米病害的识别

针对玉米病害叶片彩色纹理图像的特点，提出一种将支持向量机和色度矩分析应用于玉米病害识别的方法。首先利用色度矩提取玉米病害叶片纹理图像的特征向量，然后将支持向量机分类方法应用于病害的识别。玉米病害纹理图像识别实验结果表明：支持向量机分类方法对于病害分类训练样本较少时，具有良好的分类能力和泛化能力，适合于玉米病害的分类。不同分类核函数的相互比较分析表明，径向基核函数最适合于玉米病害的分类识别。     

基于改进支持向量机方法的影像分类和目标识别研究

利用卫星遥感影像进行土地利用变化监测的关键技术是影像分类与目标识别。本文提出了支持向量机的改进算法,基于小波核函数构建了小波模糊支持向量机。通过项目"集成卫星遥感与地形地籍数据进行土地利用变化检测"的研究和实验,力求在创新处理算法上取得突破,提高重点目标识别的准确性、可靠性。     

基于多分类支持向量机的模式识别研究

支持向量机是现代人工智能领域中的一个重要分支,它在统计学习理论的基础上,实现了结构风险最小化,提高了分类器的泛化能力,保证了分类的准确度。论文提出一种基于多分类支持向量机的模式识别方法,采用特征选择序列极小化算法对数据样本特征进行选择,并在此基础上,分析对比了“一对一”分类算法和“一对多”分类算法,实验结果表明,“一对一”分类算法的分类准确性较高,且具有较好的推广能力。     

基于支持向量机的肿瘤亚型识别

肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要意义。该文依据肿瘤的基因表达谱,研究了利用支持向量机进行肿瘤亚型识别的方法。该方法以基因蕴含的样本分类信息量为依据首先排除噪声基因,然后采用支持向量机作为分类器进行肿瘤亚型的识别。文章以急性白血病的基因表达谱数据为例,进行亚型识别并同已有的研究成果进行了对比。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别算法中若干问题研究

归纳出了基于Gabor小波和支持向量机（SVM）的人脸识别算法在实际应用中所遇到的三个问题，即主元分析（PCA）降维过程中累积贡献率的选择，多项式核函数阶数的选择以及决策函数的确定。给出了累积贡献率和多项式核函数的阶数选择规则，提出了支持向量机和最大值（MAX）相结合的分类决策方法。最后，利用AT＆T人脸库进行仿真比较研究。