基于不变矩和支持向量机的手势识别

选取Hu不变矩、手势轮廓的凹陷个数及其周长与面积比为手势识别的主要特征,采用了基于径向基核的SVM分类器进行0～9十种手势的识别。实验结果表明,在背景单一、光照情况良好条件下,该方法具有很高的识别率,并且简单快速。     

基于统一Hu和支持向量机的步态识别

为了快速准确地进行人体运动步态识别,基于人体轮廓统一Hu矩的不变矩特征,提出了一种新的步态识别算法。该算法首先对每个序列进行运动轮廓提取,然后计算每个序列的不变矩,构成步态特征空间;在此基础上采用支持向量机训练步态,最后用支持向量机进行步态识别。实验结果表明,该算法具备快速、稳健的特征,取得了较好的识别率,初步具备了实际应用的价值。     

基于部件和支持向量机的人脸分类

提出一种基于部件的人脸分类方法,将人脸部件的离散余弦变换系数作为特征向量,通过支持向量机训练分类器。部件分类器确定了人脸图像中的部件区域,人脸分类器确定了人脸图像的所属类别。ORL人脸图像数据库仿真实验表明,该方法对表情、姿态变化具有很好的鲁棒性。     

融合Hu矩与BoF-SURF支持向量机的手势识别

基于尺度不变特征变换的特征包（BoF-SIFT）支持向量机的分类方法具有较好的手势识别效果, 但是计算复杂度高、实时性较差。为此, 提出了融合Hu矩与基于快速鲁棒特征的特征包（BoF-SURF）支持向量机（SVM）的手势识别方法。特征包模型中用快速鲁棒性特征（SURF）算法替换尺度不变特征变换（SIFT）算法提取特征, 提高了实时性, 并引入Hu矩描述手势全局特征, 进一步提高识别率。实验结果表明, 算法无论是实时性还是识别率都要高于BoF-SIFT支持向量机方法。     

基于Hu矩和支持向量机手完整性检测算法及应用

为实现对手完整性的自动检测,研究了用于机动车驾驶员体检系统中的手完整性检测算法。首先把RGB图像转换到YCbCr色彩空间后对Cb通道图像进行自适应阈值分割;然后对图像采用投影法获取准确的手部图像;利用提取的手部图像Hu矩特征值作为样本数据训练SVM模型,最后利用训练好的分类器对手进行完整性识别。手完整性检测算法可以达到理想的识别精度。算法的测试结果表明对手完整性检测算法是有效的,已被成功应用于机动车驾驶员体检系统。     

基于Gabor-Krawtchouk矩的支持向量机的分类算法

提出了一种基于Gabor变换、Krawtchouk矩和支持向量机的海面溢油SAR图像分类方法。首先对图像进行Gabor滤波,获得不同方向的特征参数,然后提取图像的Krawtchouk矩不变量作为图像的形状特征,最后利用支持向量机进行分类。通过对实验分类结果的定量分析可知,该方法可以获得精度比最小分类模型方法以及最大似然分布模型方法高的分类结果。     

基于层叠支持向量机的人脸检测研究

提出一种基于层叠支持向量机的人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用线性支持向量机进行粗筛选,滤去大量非人脸窗口,之后用非线性支持向量机对通过的窗口进行分类。实验对比数据表明,该方法降低了分类器的训练难度,计算复杂度较低,大大提高了检测速度。     

基于图像边缘小波矩和支持向量机的目标识别

小波矩结合了矩特征和小波特征,既反映了图像的全局性信息,又反映了图像的局域性信息,并且具有旋转、平移和缩放不变性.利用小波矩与支持向量机进行目标识别,不但解决了图像识别中特征量随图像旋转、平移和缩放而变化的问题,而且提高了对近似物体的识别能力,是解决小样本、近似图像识别的有效方法.     

基于优化支持向量机的人脸表情分类

分析了支持向量机（support vector machine, SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后, 提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中, 在不牺牲泛化性能的前提下, 对其参数进行优化, 增加了SVM初始化参数的多样性, 减慢了局部搜索, 促进其在全局范围内的寻优搜索, 以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点, 并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器, 在提高准确率的基础上加快分类的速度。实验证明, 新算法具有速度快、准确率高的优点。     

基于肤色和支持向量机的人脸检测

人脸检测作为人脸识别系统的重要一环,越来越受到技术研究和商业应用的关注。针对人脸检测环境的复杂性,该文提出了基于肤色和支持向量机的人脸检测算法。该算法对于具有复杂背景信息的人脸彩色图像,采用肤色检测的方法进行肤色区域的分割并去除噪声干扰,然后使用支持向量机(SVM)对于类似肤色区域进一步检测并确定人脸区域。实验表明,结合肤色模型的快速检测和支持向量机的二次验证,该方法能提高人脸检测的准确性,并缩短检测时间。     

基于集成学习支持向量机的步态识别

提出一种基于Bagging算法和SVM的步态识别方法。首先应用背景差分法分割出运动人体轮廓,然后将人体分为多个可变区域,并通过计算获取特征向量。采用SVM分类器进行分类识别,为了提高SVM的识别率,采用Bagging算法对分类结果进行分类集成,实验结果表明,该算法取得了很好地识别性能。     

离散余弦变换和支持向量机相融合的人脸识别

针对复杂条件下人脸识别性能低的难题,提出一种离散余弦变换和支持向量机相融合的人脸识别方法。首先将图像划分成子块,并采用对比度限制自适应直方图均衡算法对子块进行去噪处理;然后采用低频离散余弦变换系数来消除人脸图像中的光照变化;最后提取人脸特征,并采用支持向量机进行人脸识别。在多个人脸上进行仿真实验,结果表明,相比典型人脸识别方法,该方法不仅提高了人脸识别的正确率,同时减少了人脸识别时间,还提高了识别效率。     

基于Gabor特征融合和LSSVM的人脸识别算法

针对Gabor特征维数高难题,提高光照人脸的识别性能,提出一种基于Gabor特征融合和最小二支持向量机的人脸识别算法(Gabor-LSSVM)。首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的多尺度和多方向特征,并将相同尺度不同方向的特征融合,初步降低特征维数;然后采用核主成分分析对融合特征进行选择,进一步降低特征维数;最后采用最小支持向量机建立分类器对人脸进行识别,并采用Yale B和PIE人脸库进行仿真测试。结果表明Gabor-LSSVM的人脸识别正确率和识别效率都得到了提高。     

基于支持向量机的计算机键盘用户身份验真

口令认证因为简便易实现而被大多数计算机系统所采用，但容易被盗用，存在着严重的安全隐患，而利用对用户的键入特性的识别，可以大大加强口令认证的可靠性，在对国内外众多学者所做工作研究的基础上，鉴于支持向量机在进行模式识别对所具有的优良性能，提出利用支持向量机进行键入特性验真，并通过实验将其与BP，RBF，PNN和LVQ四种神经网络模型进行比较，证实采用SVM进行键入特性验真的有效性，因而其具有广阔的应用前景。     

一种改进的支持向量机降维方法

提出了一种基于支持向量机的改进的降维方法.在输入和特征空间中,特征子集的选取分别根据原始特征每一维对分类的贡献来获得.最后,通过将输入和特征空间中的特征选取联合起来,得到了一种改进的降维方法.实验表明:使用这种方法,在保持对分类准确率不受明显的影响的同时,能大大地提高训练和预测的速度.     

基于支持向量机的水中目标识别

本文阐述了有关统计学习理论和支持向量机算法,提出了基于支持向量机的水中目标识别方法.该方法与传统方法相比,克服了后者固有的模型选择与过学习问题、非线性与维数灾难问题、局部极小问题.最后进行了水中目标的对比识别实验,实验结果说明,相对于近邻法和神经网络法,支持向量机算法对水中目标有更高的识别性能.     

基于支持向量机与极端保守在线算法相结合的多类分类器

本文给出了一种将SVM和极端保守在线算法相结合的通用多类分类算法,算法利用最大置信度原则将离线训练的多个SVM组合成一个多类分类器.为了提高在线学习过程的实时性,同时保证分类器的推广能力,我们将K.Cramer等人提出的极端保守在线算法思想引入到分类器修正过程当中,修正过程中采用对应SVM的支持向量和错分样本作为训练集.实验表明,算法具有良好的实时性能,且具有良好的推广能力.     

基于SPIHT树结构和SVM回归算法的图像压缩研究

提出一种结合SPIHT系数树的支持向量回归图像压缩方法.首先通过离散小波变换,然后融合SPIHT树结构,分解出小波系数,以一个系数树上的系数构成一个向量,采取SVM回归实现对DWT系数相关性的学习,使用较少的支持向量表示原始系数,从而实现图像压缩.原始图像经过小波变换,分解成不同尺度的多个子频带,最低子频带系数集中了大部分能量,对图像重构起决定作用,直接采用DPCM编码,所有高频子带数据进行SVM回归压缩,最后所有数据采用算术编码.实验表明,本算法可有效提高图像的压缩效率,与JPEG2000算法相比较,在压缩率较高时,信噪比明显高于JPEG2000.     

基于支持向量机的木材缺陷识别

对于一些昂贵的珍稀木材,如何提高成材率是一个值得深入研究的课题,本文将支持向量机的多分类方法引入到对木材图像的缺陷识别中,通过采样提取木材缺陷数据和相关统计信息,并标记缺陷的类别信息,将这些信息组成一个向量作为支持向量机训练的输入信息,用训练后的支持向量机网络分类木材图像,取得了较好的分类效果。     

基于最佳一致光滑逼近的孪生支持向量机研究

孪生支持向量机本质为两个二次规划问题,对于其目标函数中约束变量取正号不可微特性,提出一种基于最佳一致逼近的多项式光滑函数构建方法。分别以Bernstain多项式和Chebyshev多项式进行正号函数最佳一致有效光滑逼近。重点突出Chebyshev多项式的最佳一致逼近过程,使用Remez算法构造最佳一致Chebyshev多项式,讨论各阶Chebyshev多项式逼近状况。最后综合最佳一致逼近多项式和样本适应度构建目标优化函数,采用快速Newton-Armijo算法求解目标优化函数,基于UCI数据验证了方法的优越性。