汉字识别中以词为分类单位的分类器研究

汉字识别中,以往的分类器设计都是以字为单位的“字分类器”。字分类器的输出总是与待识字结构相似的一个侯选字集合。这是使后级识别容易产生误识的主要原因。为克服字分类器的缺点,本文给出了以词为单位的词分类器设计的策略与方法,并实验验证了词分类器在分类率及分类速度方面均优于字分类器。     

基于多子空间直和特征融合的人脸识别算法

多个子空间直和能保证多个子空间数据融合时多个子空间得到的特征向量相互两两正交,融合数据采用该特征表示时冗余最小,更有利于分类识别。本文基于多子空间直和进行特征融合,提出了一种新的人脸识别算法。通过 2DPCA算法,首先分别计算所有训练样本归一化后正脸、左侧脸及右侧脸图像的协方差矩阵的各P个最大特征值对应的P个相互正交的特征向量,然后通过选取3个子空间的部分满足直 和条件的特征向量组成各自的特征空间(投影空间),再将样本正脸、左侧脸及右侧脸图像分别向各自特征空间投影得到3个特征矩阵,最后将此3个特征矩阵融合为该样本的特征矩阵用于最近邻分类器进行分类识别。最终通过本文3组实验数据的对比说明了该 算法能减少计算量并且提高了识别率。     

基于EMD和SVM的虹膜识别方法

在目前的生物特征识别方法中,虹膜识别被认为是最可靠的技术。提出一种基于经验模态分解和支持向量机的虹膜识别方法——EMD提取虹膜特征,SVM实现模式匹配。实验结果表明,该方法能够有效地应用到身份鉴别系统中。     

基于用户行为模型的客流量分析与预测

为了预测无线城市接入中商圈的短时客流量,通过分析顾客购物行为模式,提出了一种基于停留时间和区间活跃度的身份识别方案,用于区分工作人员和顾客;采用二元线性回归方法对停留时间和活跃次数进行置信水平为95%的拟合,分析了不同拟合参数对预测的影响.实验结果表明:停留时间和活跃度用于区分身份信息合理有效,且在时间阈值为3小时,活跃度阈值为2次时,用小波神经网络预测效果最好.     

脸部特征点的定位与提取方法

提出一种正面人脸关键特征点的自动提取方法。该方法选取两个瞳孔点、两个鼻孔点、鼻尖点、两个嘴角点共7个关键特征点进行自动标定的研究,通过在图像预处理阶段采用选择式掩模平滑算子和Fisher线性判别思想分别进行灰度图像的边缘检测和二值化处理,并结合灰度积分投影方法定位人脸区域,进一步应用人脸结构基本特征的先验知识定位面部主要器官,在此基础上结合Hough变换,SUSAN算子实现特征点的自动提取。实验证明：该方法能够准确、有效地标定人脸的关键特征点,具有一定的实用性,可应用于安全部门、身份证管理、电视会议等领域。     

基于哈希编码的无线多媒体传感网络森林火灾图像识别算法

针对无线多媒体传感网络在森林火灾监测应用中存在的问题,提出了基于图像哈希编码技术的森林火灾识别算法。首先,建立森林火灾图像的图像库,提取火焰图像的一系列静态和动态特征, 通过哈希函数对其特征向量进行计算得到对应的哈希码,从而得到图像库对应的哈希码库。其次,计算被识别图像的哈希码,并通过计算汉明距离与哈希码库进行匹配,得出与其最相近的图像,从而得出是否有火灾发生。实验结果表明,该算法的火焰识别准确率达到94.12%,高于SVM、BP神经网络和稀疏表示的火焰识别算法,且减少了网络中因图像传输而产生的能量消耗,提高了网络带宽的使用率。     

基于注意力机制的3D DenseNet人体动作识别方法

传统人体动作识别算法无法充分利用视频中人体动作的时空信息,且识别准确率较低。提出一种新的三维密集卷积网络人体动作识别方法。将双流网络作为基本框架,在空间网络中运用添加注意力机制的三维密集网络提取视频中动作的表观信息特征,结合时间网络对连续视频序列运动光流的运动信息进行特征提取,经过时空特征和分类层的融合后得到最终的动作识别结果。同时为更准确地提取特征并对时空网络之间的相互作用进行建模,在双流网络之间加入跨流连接对时空网络进行卷积层的特征融合。在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果表明,该模型识别准确率分别为94.52%和69.64%,能够充分利用视频中的时空信息,并提取运动的关键信息。     

结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别

针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进,提升了模型的特征提取能力,能够较好地避免过拟合现象;通过设置概率阈值对Focal Loss进行改进,避免误标注样本对模型分类性能产生影响。实验结果表明,该模型在CK+、JAFFE以及FER2013数据集上的识别准确率分别达到了99.68%、97.61%和72.49%,在实际应用中泛化能力突出。     

基于动态权值集成的手写数字识别方法

提出了一种基于动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该方法采用BP神经网络的方法,对不同的特征输入向量构建不同的神经网络分类器,通过设定动态权值,进而对不同的分类器的输出向量采用多类器集成方法进行系统集成。实验结果表明该方法具有较高的识别率和识别精度。     

AdaBoost 及其改进算法综述

AdaBoost算法是目前人脸检测领域最有效的方法之一,自该算法提出以来,很多研究者做了深入的研究分析和改进工作。基于AdaBoost算法受到众多研究者的重视,综述了AdaBoost及其改进算法。从AdaBoost算法出发,着重分析了AdaBoost算法的优缺点,并以此为基础对其改进算法作系统的分析和介绍,对改进算法进行了简单归类。最后,指出了算法未来的几个发展方向。