保局投影在图像隐密检测中的应用

为解决图像隐密检测中图像特征维数过高导致的"维数灾难"问题,在保持图像特征内在低维结构的基础上降低特征向量的维数,方便构造更有效的分类器,提出了一种基于保局投影(locality preserving projections,LPP)降维的图像隐密检测算法,对待测图像进行小波变换形成图像特征后,利用LPP算法实现对图像高维特征的降维,得到图像特征集的低维流形.使用支持向量机(SVM)算法将降维后的特征映射到分类特征空间,实现对正常图像和隐密图像分类.实验结果表明,与不使用降维算法的检测方案相比,基于LPP降维的检测算法能够显著地提高检测的准确率.     

基于局部保持映射的图像隐密检测算法

提出了一种新的基于局部保持映射（Locality Preserving Projections,LPP）降维的图像隐密检测方案。为降低图像特征向量的维数,同时保持其内在低维结构,方便构造更有效的分类器,在经过小波变换形成图像特征后,利用LPP算法得到图像特征集的低维流形,实现对图像高维特征的降维。进而使用支持向量机（SVM）算法将降维后的特征映射到分类特征空间,实现对正常图像和隐密图像分类。实验结果表明,与不采用降维算法的检测方案相比,提出的方案能够显著地提高检测的准确率。     

高光谱遥感图像分类算法中的应用研究

针对高光谱遥感图像数据量大、维数高、数据之间冗余量大的特点,提出一种基于决策边界特征提取(Decision Bounda-ry Feature Extraction,DBFE)的SVM高光谱遥感图像分类算法。首先采用DBFE对高光谱遥感图像进行特征提取,消除特征之间相关性,并降低特征维数,然后采用GA对SVM参数进行优化,找到最优分类模型参数,最后采用最优分类模型对待分类的高光谱遥感图像进行分类。仿真结果表明,高光谱遥感图像分类算法提高了高光谱遥感图像分类的效率和分类正确率,说明分类方法是有效、可行的。     

基于SVM的高维多光谱图像分类算法及其特性的研究

针对传统模式分类算法在处理高维多光谱图像时面临的困难，文章把支持向量机(Support Vector Machine，SVM)用于高维多光谱图像分类，有效地减弱了Hughes现象，获得了比传统方法更好的分类精度。研究了高维多光谱图像分类中SVM的分类性能与训练样本数目和数据维数之间的关系。实验结果表明，与传统模式分类方法相比，SVM具有分类精度高、推广性强的优点，尤其是当学习样本数目较少、数据维数高时，SVM的优势更加明显。     

支持向量机在面部神经麻痹检测中的应用

通过提取标准人脸正面图像的鼻尖、眼角、鼻角、嘴角等特征点,构成11维特征向量,在介绍支持向量机(SVM)基本原理和实现算法的基础上,通过SVM对大样本的11维特征向量进行学习,将面部神经麻痹的图像从正常人脸图像中分离出来,为医生诊断提供依据。试验证明,该方法对检测面部神经麻痹的准确率是令人满意的。     

基于2DLDA与SVM的人脸识别算法

二维线性鉴别分析（2DLDA）算法能有效解决线性鉴别分析（LDA）算法的“小样本”效应,支持向量机(SVM)具有结构风险最小化的特点,将两者结合起来用于人脸识别。首先,利用小波变换获取人脸图像的低频分量,忽略高频分量;然后,用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征,用“一对多”的SVM多类分类算法完成人脸识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。     

基于深度学习的X线胸片肺部描述自动生成

X线胸片报告的自动生成是计算机辅助诊断研究的热点,X线胸片中65%以上的疾病与肺部相关.针对肺部描述中文报告生成,提出基于语义标签的层级长短期记忆网络模型.首先,分析异常胸片报告,提取高频关键词作为图像语义标签.再加入异常二分类模块,用于修正语义标签分类结果.最后,融合语义标签与图像特征,加强二者的关联映射.实验表明,文中模型在通用和领域指标的评价上均较优,能有效提高胸片报告生成的性能.     

有监督流形学习算法SLLESVM在图像检索中的应用

基于内容的图像检索中,高维特征向量的有效降维是一项关键技术,流形学习算法LLE是有效的非线性降维方法,而SVM的泛化能力较强,本文将二者结合在一起,成为一种新的有监督流形学习算法SLLESVM,并将其应用在图像数据的检索上,效果良好.     

基于双向2DPCA和SVM的胃粘膜肿瘤细胞识别

针对胃粘膜肿瘤细胞图像的高维性、不规则性及复杂性特征,提出基于双向2DPCA(二维主成分分析)和SVM(支持向量机)的肿瘤细胞识别方法。双向2DPCA同时对图像行、列方向进行特征提取运算,大大降低图像特征维数。结合基于统计理论的SVM在分类识别方面的优势,通过引入核函数巧妙地解决非线性问题,从而快速有效地实现细胞分类。实验表明该方法不但有效提高了识别率,而且算法时间明显减少。     

基于生物启发特征和SVM的人脸表情识别

将C1特征应用于静态图像人脸表情识别,提出了一种新的基于生物启发特征和SVM的表情识别算法。提取人脸图像的C1特征,利用PCA+LDA方法对特征进行降维,用SVM进行分类。在JAFFE和Extended Cohn-Kanade（CK+）人脸表情数据库上的实验结果表明,该算法具有较高的识别率,是一种有效的人脸表情识别方法。     

基于支持向量机的无线传感器网络的入侵检测系统

无线传感器网络入侵检测方法是目前的研究热点。在介绍支持向量机(SVM)原理、无线传感器网络的入侵类型以及不同类型所具有的数据特性的基础上,提出了一种基于SVM的无线传感器网络的入侵检测系统,该系统把网络拓扑分为簇成员、簇头和Sink三层结构,每层均能根据SVM的训练结果进行入侵检测的判断。实验结果表明:该检测系统具有较高的检测率和较低的能量消耗。     

基于模板匹配和支持向量机的点阵字符识别研究

食品、药品包装上的点阵字符信息一般包含生产日期和其他重要信息。针对目前单一的点阵字符识别方法准确率不高,且对点阵字符在复杂环境下（既包含点阵字符又包含连续字符）字符定位准确性低的问题,提出了一种基于模板匹配和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的组合点阵字符识别方法。该方法利用点阵字符的离散性质来准确定位点阵字符,然后分别通过基于灰度的模板匹配和基于特征的模板匹配方法得到两个判定结果。若判定结果相同,则识别出字符;若判定结果相异,将这两个结果送给SVM进行识别,得出识别结果。实验结果表明,该方法在点阵字符的定位准确性和识别率方面都优于传统字符识别方法,且识别鲁棒性较好,字符识别率达到96.10%。     

基于SVM的综合评价方法研究

系统介绍了统计学习理论与支持向量机的基本思想，研究了它们在综合评价中的应用。分析了科研立项评审系统的设计方法，建立了基于SVM的评审系统。文末比较了新评审系统和采用其它方法如模糊排序、神经网络等建立的评审系统所分别取得的拟合效果，比较结果表明：采用支持向量机设计的评审系统结构简单、思路清晰地且能取得更为理想的评审结果。     

基于SVM逆系统控制方法的电液变气门系统的升程控制

针对电液可变气门系统的升程控制,提出了基于支持向量机(SVM)的α阶逆系统控制模型.该方法适合高阶非线性系统的控制问题.根据系统的输入输出,离线建立变气门逆系统的辨识模型,然后将SVM逆系统串接在原系统之前,构成伪线性系统.仿真结果表明:基于SVM的α阶逆系统控制模型,对电液变气门系统的升程,表现出了良好的控制特性.     

SVM和基于PCA、PLS的SVM在非线性辨识中的比较研究

对于同一个非线性系统,比较单纯ε-不灵敏支持向量机方法和基于主元提取、基于偏最小二乘提取的ε-不灵敏支持向量机方法在输入相关和不相关两种情况下的拟合性能和抗干扰性能.仿真结果表明:当输入变量之间存在相关性时,基于特征提取的方法优于直接采用ε-不灵敏支持向量机的方法.     

基于双摄像头的摔倒检测技术

随着人口老龄化趋势的加快, 老人独居现象增多, 为了减少老人摔倒所带来的伤害, 本文对基于双摄像头的摔倒检测技术进行研究. 针对Vibe算法在运动目标检测过程中存在的鬼影问题, 结合了帧间差分法进行鬼影区域的判断, 加快了鬼影的消除, 避免了其干扰. 利用人体外接矩形对检测到的人体进行标记, 求取出人体运动过程中高度、外接矩形高宽比、质心、Hu矩特征, 通过基于阈值分析法和支持向量机(SVM)的摔倒检测算法判断是否摔倒. 为了提高摔倒行为的检测率, 提出采用双摄像头进行联合判断. 实验结果表明, 系统能有效识别摔倒与其他日常行为, 算法准确度高、实时性好.     

Automatic Detection of COVID-19 Infection Using Chest X-Ray Images Through Transfer Learning

The new coronavirus(COVID-19),declared by the World Health Organization as a pandemic,has infected more than 1 million people and killed more than 50 thousand.An infection caused by COVID-19 can develop into pneumonia,which can be detected by a chest X-ray exam and should be treated appropriately.In this work,we propose an automatic detection method for COVID-19 infection based on chest X-ray images.The datasets constructed for this study are composed of194 X-ray images of patients diagnosed with coronavirus and 194 X-ray images of healthy patients.Since few images of patients with COVID-19 are publicly available,we apply the concept of transfer learning for this task.We use different architectures of convolutional neural networks(CNNs)trained on Image Net,and adapt them to behave as feature extractors for the X-ray images.Then,the CNNs are combined with consolidated machine learning methods,such as k-Nearest Neighbor,Bayes,Random Forest,multilayer perceptron(MLP),and support vector machine(SVM).The results show that,for one of the datasets,the extractor-classifier pair with the best performance is the Mobile Net architecture with the SVM classifier using a linear kernel,which achieves an accuracy and an F1-score of 98.5%.For the other dataset,the best pair is Dense Net201 with MLP,achieving an accuracy and an F1-score of 95.6%.Thus,the proposed approach demonstrates efficiency in detecting COVID-19 in X-ray images.     

SVM和ANN在网络安全风险评估中的比较研究

支持向量机和人工神经网络是人工智能方法的两个分支,详细介绍了支持向量机和人工神经网络原理。建立了网络安全评估指标体系,将支持向量机和人工神经网络同时应用于网络安全风险评估的过程中,通过实例比较了两者的评估效果,结果表明了支持向量机在小样本情况下分类正确率普遍高于人工神经网络,具有较好的分类能力和泛化能力;同时在训练时间上也有绝对的优势。实践证实了支持向量机用于网络安全风险评估的有效性和优越性。     

基于KL散度的支持向量机方法及应用研究

针对ICA提取的说话人语音特征,导出以库尔贝克—莱布勒（KL）散度作为距离测度的KL核函数用来设计支持向量机,实现了一个高分辨率的ICA/SVM说话人确认系统.说话人确认的仿真实验结果表明,使用ICA特征基函数系数比直接使用语音数据训练SVM得到的分类间隔大,支持向量少,而且使用KL核函数的ICA/SVM系统确认的等差率也低于其它传统SVM方法,证明了基于KL散度的支持向量机方法在实现分类和判决上具有高效性能.