搜索结果: 1-15 共查到“模式识别 SVM”相关记录20条 . 查询时间(0.125 秒)
基于Contourlet 变换与SVM 的人脸识别方法研究
人脸识别 轮廓波变换 支持向量机
2012/9/11
利用Contourlet 变换的方向性和各向异性，提出了一种基于Contourlet 变换和支持向量机（SVM）的人脸识别方法。首先对人脸图像进行Contourlet 变换，将得到的低频分量系数作为人脸图像的识别特征，然后利用SVM 多类别分类器进行分类。实验结果表明该方法具有较好的识别性能。
马田系统与SVM相集成的模式识别技术研究
马田系统（MTS） 支持向量机（SVM） 马氏距离 阈值 故障诊断
2010/3/15
为了解决现有马田系统阈值确定方法的不足，基于超球面支持向量机算法，构建了单类及二类超椭球面支持向量机算法，并理论上证明了此算法可转换为二次规划模型。推导了基于超椭球面支持向量机的马田系统阈值确定公式。将所提出的方法应用于故障诊断，得到了较高的判别正确率。
基于AAM模型和RS-SVM的人脸识别研究
人脸识别 主动外观模型 粗糙集理论
2009/9/30
提出了一种基于AAM模型和RS-SVM的人脸识别算法。首先，使用一种基于统计学定位的图像定位方法—主动外观模型（AAM），将其应用到人脸特征定位。为了从所有提取的特征中选择出与人脸识别相关的、必要的特征，使用了粗糙集理论（Rough Set）的属性约简算法进行特征选择，有效降低特征维数。然后用支持向量机（SVM）进行分类。实验证明，该方法在不影响识别率的情况下，可以有效降低SVM的运算复杂度。
基于Tri-training的半监督SVM
半监督学习 协同训练 Tri-training
2009/9/30
当前机器学习面临的主要问题之一是如何有效地处理海量数据，而标记训练数据是十分有限且不易获得的。提出了一种新的半监督SVM算法，该算法在对SVM训练中，只要求少量的标记数据，并能利用大量的未标记数据对分类器反复的修正。在实验中发现，Tri-training的应用确实能够提高SVM算法的分类精度，并且通过增大分类器间的差异性能够获得更好的分类效果，所以Tri-training对分类器的要求十分宽松，通...
采用精选Gabor小波和SVM分类的物体识别
Gabor特征 支持向量机 物体识别
2009/9/9
提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的物体识别通用框架. 在该框架中, 特征抽取采用选取的Gabor小波在物体的最佳位置卷积实现, 而分类则通过支持向量机实现. 相比传统的基于Gabor特征的识别系统, 该方法能够同时达到准确而快速的分类目的. 本论文成功地将该框架应用于两个实际的物体识别例子: 物体/非物体分类和人脸识别. 实验结果证明了所提出的方法相对于其它方法的优越性.
...
多气体的SVM数据融合定性识别方法
传感器阵列 数据融合 多气体定性识别
2009/7/23
针对基于神经网络的多气体定性识别方法中存在的过学习和泛化能力差的问题，提出了一种基于支持向量机（SVM）与多传感器数据融合的多气体定性识别方法。该方法采用结构化风险最小化准则的多类分类支持向量机对由多个气体传感器、温度和湿度传感器组成的传感阵列的数据进行融合，克服了传统方法的缺陷，消除了环境温度与湿度等因素的影响，实现了100%的定性识别率，实验结果证明了该方法的有效性。
改进KNN-SVM的性别识别
支持向量机 K近邻距离分类器 最优阈值
2009/7/22
针对支持向量机（SVM）在超平面附近进行性别识别的不准确性，引入进行加权的K近邻（KNN）算法。提出了结合加权KNN和SVM的改进KNN-SVM算法，该算法用少量已知性别样本自动确定加权KNN与SVM的最优分类阈值，并计算待识别样本和支持向量机所确定的超平面的距离，通过距离与阈值的比较进行性别识别。基于FERET人脸库进行性别实验，实验结果表明，该算法比SVM算法和不进行加权处理的KNN-SVM算...
基于SVM的非特定人声调识别的研究
特征提取 Mel频率倒谱系数（MFCC） 支持向量机
2009/7/21
在建立非特定人普通话四声语调语音数据库的基础上，采用Mel频率倒谱系数（MFCCs）对语音数据进行特征参数的提取，并利用支持向量机（SVM）对语音中的四种声调进行了训练和识别研究。实验结果表明MFCCs和SVM的结合得到的平均识别率达到了97.6%。
基于SVM的流行音乐中人声的识别
流行音乐结构分析 人声发现 支持向量机
2009/7/21
针对流行音乐中人声的发现问题，使用SVM分类器针对MFCC特征进行训练和分类。依据音频特征的连续性，后期对分类结果进行低通滤波。实验结果表明，该方法在帧层面上的识别率可以达到85.76%。实验中也发现不同语种的演唱者在发音上，特别是在MFCC特征上存在很大的统计差异性。实验中对歌曲分类的结果可以作为近一步实现音乐相似性度量的依据之一。
基于SVM的中文报道关系识别方法研究
报道关系识别 话题检测与跟踪 多向量表示模型
2009/7/21
针对网络新闻的特点，从人名、时间名、地点名、组织机构名、内容五个方面抽取特征词形成特征向量。在此基础上，分别进行了相似度计算，其中，人名、组织机构名、内容采用余弦夹角的方法，时间和地点向量，相似度计算采用了引入报道时间和关联度计算。最后，使用这5个相似度作为特征，使用SVM进行训练，并在测试集上进行了测试。测试结果表明，这种方法可以有效地改善系统的性能。
一种基于线性SVM的级联分类器的构造方法
级联 目标检测 支持向量机（SVM）
2009/7/8
为了对目标进行快速的检测，提出了一种新的基于支持向量机的级联式分类器的构造方法。该级联分类器由若干个线性SVM弱分类器构成，结构简单，分类时间极快。针对级联结构中的每个节点的训练给出了一个新的SVM框架下的二次规划模型，这使得每个节点都有较高的正样本检测率和适当的负样本错检率。实际的实验结果表明，与经典非线性SVM分类器相比，这种分类器在保持SVM较强泛化性能的优点的同时，在检测效率方面更是具有明...
结合纹理分析和SVM的苹果梗蒂和缺陷识别方法
纹理分析 支持向量机 特征选择
2009/7/1
苹果梗蒂和缺陷的识别是苹果检测中的难点，两者的误分类会造成苹果等级的误判。提出了一种基于SVM的苹果梗蒂和缺陷识别方法，用Ostu算法进行区域分割，实现初始目标分割，再把目标区域的纹理特征作为支持向量机的输入向量，对其进行训练识别。用富士苹果进行实验，得到的平均识别正确率为90.7%。
多类SVM分类方法在智能像卡识别中的实现
多类分类 智能像卡 联网门禁
2009/6/16
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,在模式识别、回归分析、函数估计等领域有着广泛的应用。论文提出在单片机系统上实现这一算法的方法,并在智能像卡联网门禁系统中得以实现。应用结果表明,该方法使像卡识别在获得SVM多类分类识别能力的同时,也有效降低了单片机的计算负荷。
SVM和HMM混合模型在人脸识别中的应用
隐马尔可夫模型 人脸识别 混合模型
2009/6/11
采用支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）相结合的方法进行人脸识别。首先对照片中的人脸进行定位,从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征,然后使用支持向量机和隐马尔可夫混合模型对定位区域进行人脸识别。利用SVM和HMM结合的优点,取得较高的识别率。