基于特征脸和二叉树支持向量机的人脸识别

提出使用特征脸和二叉树支持向量机（BT-SVM）分类器相结合的方法进行人脸识别。首先从训练图像中求得特征脸空间,然后将训练集和测试集图像投影到特征脸空间得到投影系数,使用训练样本投影系数训练BT—SVM分类器,再使用BT—SVM分类器对测试图像进行识别。在ORL人脸库进行模拟试验,结果表明BT-SVM分类算法获得比SVM分类算法更高的识别率。     

基于SVM分类器的道路湿滑图像分类方法研究

在恶劣天气下路面湿滑状况将发生显著变化,导致驾驶条件恶化,极易引发恶劣的交通事故.为了帮助交通管理部门实时获取路面湿滑状况信息,了解路面附着性能,并以此制定合理的车速控制和交通诱导策略,通过采集道路湿滑图像,利用设计的具体SVM分类器结合3种训练算法对道路湿滑图像进行分类学习训练,并通过训练后的SVM分类器对大量道路湿滑图像进行分类实验,对道路湿滑状态进行分类研究.实验结果表明:(1)寻找合适的核函数,选择合适的参数是使用SVM进行高效分类的一个重要因素;(2)在训练过程中,均方误差(MSE)能反映出分类器实现的正确率,SVM的训练本身的误差决定了分类的正确率,而且训练个数的增多带来了特征空间维数的增加,从而导致计算量的增大.     

基于小波变换和线性判别分析的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法.首先对人脸图像作小波分解,并将分解后的低频系数进行线性判别分析进一步降低人脸特征向量的维数,最后利用最近邻分类器进行分类识别.实验表明,该方法的正确识别率高于传统的特征脸识别方法.     

基于多SVM分类器融合的高速公路异常事件检测方法

提出了一种利用多SVM分类器对高速公路中的复杂交通信息进行有效融合的异常事件检测方法.首先,将初始训练集划分为互不重叠的子集,为每个子集训练分类器.给定一个输入向量,利用分类器求得其所属的类别标签,并计算出该向量对特定簇的隶属度.其次,利用概率方法将多SVM分类器分类结果进行融合,得到最终分类结果.接下来,将“车流量”、“行车速度”、“道路占用率”、“相邻监测站的车流量差值”、“速度差值”以及“道路占用率差值”等交通参数表示为特征向量,分别输入到经过训练的SVM分类器,并将多SVM分类器融合后的分类结果作为判别异常事件的依据.最后,从5个具有代表性的高速公路路段采集到的交通数据构造实验数据集.实验结果表明,对比单一SVM和LS-SVM,文章提出的基于多SVM分类器融合的高速公路异常事件检测方法可以有效提高高速公路异常事件检测的准确性和可靠性,弥补了仅使用单一交通参数进行异常事件检测的不足.     

基于Gabor滤波特征和一类分类器的人脸检测

人脸检测是人脸识别的一项重要任务.论文提出了一种基于Gabor滤波特征和一类分类器的正面人脸检测方法.算法首先利用了Gabor滤波器的良好的空间位置与方向的选择特性,采用了四种方向的Gabor滤波器提取人脸样本图像特征并用PCA方法对特征降维,然后用已降维的特征训练支持向量机分类器.最后应用一类分类器分类检测人脸.实验结果证明该方法是十分有效.     

基于神经网络多分类器组合模型的OCR应用研究

根据多分类器组合原理,提出一种基于神经网络的多分类器组合模型.该模型首先使用基于贯穿码特征的分类器对字符分类,然后,由基于投影特征的分类器对经过上一级分类器分类后的字符进行识别.试验表明,该模型能有效提高光学字符识别率.     

基于图像表面梯度的翻拍检测

经过翻拍后的篡改图像能够轻易绕过现有的图像篡改检测系统,这对图像真实性的检测构成严重的安全威胁.本文基于翻拍过程中两次使用相机进行拍摄而引入的非线性响应,使用Lib-SVM设计图像分类器判别翻拍图像和真实图像.翻拍后图像表面梯度值与真实图像相比会产生非线性变化,这使翻拍图像表面梯度值产生异常.本文基于图像表面梯度特性提取相关特征值,使用支持向量机分类器进行翻拍图像和真实图像的判别.实验结果表明,本文提出的特征分类效果良好,可以正确检测翻拍图像.     

基于改进塔式梯度直方图的行人检测算法

采用改进分块方式的塔式方向梯度直方图（PHOG,Pyramid Histogram of oriented gradient）作为特征提取的方法,应用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）算法作为分类器进行训练和检测.INRIA测试集上的测试结果表明,相对于采用传统HOG和PHOG特征表示方法,所提出的方法使分类检测正确率有了进一步提高.     

基于K-L变换的人脸识别系统

围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:运用灰度投影提取出在简单背景中的人脸图像,进行归一化操作;以类间散布矩阵作为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取出代数特征,为了减少计算量,运用了奇异值分解,最后用最小距离分类器分类对图像进行分类.实验结果表明本方法的有效性.并且对人脸姿态,表情,光照等都具有一定的免疫性.     

基于Double—Bagging决策树的基因微阵列数据研究

Bagging通过组合不稳定的分类器在很大程度上降低了"弱"学习算法的分类误差.基于Torsten等人提出的Double-Bagging算法.本文对其加以修改并应用于基因微阵列数据的处理.在给定的训练数据集和测试集上试验并比较了多种分类器,结果表明Double-Bassing决策树分类精确度优于Bagging决策树和C4.5算法.     

不同SVM算法在入侵检测中的应用

近年来支持向量机在入侵检测领域得到了广泛应用,由于支持向量机理论在发展过程中不断涌现出新的算法,为了找到一种较适合入侵检测的算法,选择了具有代表性的基于C-SVM的SMO算法和一种新的支持向量机LS-SVM,分别应用于入侵检测.使用不同规模训练集和测试集进行多组实验,从不同角度研究了它们在入侵检测中的特性,并进行综合比较研究,从实时性、检测精度、误报率和漏报率方面研究它们在入侵检测中的优劣,找出较优的算法为SMO算法.     

基于脆弱数字水印的人脸图像的安全性

针对人脸识别系统中人脸图像数据可能受到攻击，导致人脸图像被恶意添加、替换、篡改等安全隐患，采用脆弱数字水印方法，解决上述人脸识别系统中人脸图像数据安全问题．用人脸原始图像的小波低频系数的高7位生成低频压缩图像，作为水印．通过混沌置乱加密，将水印直接嵌入到原始人脸图像的最低有效位平面，区分人脸图像篡改并定位检测．实验结果表明，采用脆弱数字水印的人脸图像对恶意添加、替换、篡改都有很高的敏感度．嵌入脆弱数字水印对人脸图形的特征提取的识别率以及识别速度的影响都很小．     

基于结构性字典学习的高光谱遥感图像分类

为提高高光谱遥感图像的分类精度,提出了一种新的结构性稀疏表示及字典学习的高光谱遥感图像分类方法.该方法能同时利用高光谱遥感图像像素间的空间及光谱关系得到表示每个像素的字典,被划分为同一像素组的像素具有通用的稀疏模式;由字典计算图像的稀疏表示系数获得遥感图像的稀疏表示特征;利用线性支持向量机算法实现对高光谱遥感图像的分类.对AVIRIS和ROSIS高光谱遥感图像进行的实验结果表明:提出的方法比普通字典学习分类精度分别提高0.041 1和0.046 6,Kappa系数分别提高0.179 3和0.056 3.      

Eye and Iris Detection Using Projection and Radial Symmetry Transform

This paper presents an eye and iris detection algorithm for human facial images. The authors combine three features of the eye to develop the algorithm: 1) the pixels surrounding the eyes are more variable than other parts of the face; 2) eye pixels are darker than their neighbors; 3) eyes often exhibit radial symmetric properties. Through the first feature, two rough regions of both eyes are detected on the face. Eye masks are then formed based on the second feature, and a fast radial symmetry transform is applied to the two rough regions of both eyes. Finally, accurate iris centers are located by searching the maximum value of the radial symmetry transform results. Using 450 human facial images from the Caltech face database, experiments show that the success rate of the proposed method is 91.7%. The effectiveness of the method was also verified through detection of video frames.     

Operating Rule Classification System of Water Supply Reservoir Based on Learning Classifier System

An operating rule classification system based on lesrning classifier system (LCS), which learns through credit assignment (bucket brigade algorithm, BBA) and rule discovery (genetic algorithm, GA), is established to extract water-supply reservoir operating rules. The proposed system acquires an online identification rate of 95% for training samples and an offline rate of 85% for testing samples in a case study. The performances of the rule classification system are discussed from the rationality of the obtained rules, the impact of training samples on rule extraction, and a comparison between the rule classification system and the artificial neural network (ANN). The results indicate that the LCS is feasible and effective for the system to obtain the reservoir supply operating rules.     

单幅图像融合参考模型的三维人脸重建

基于单幅图像的三维人脸重建以其数据获取简易而具有广阔的应用前景.本文提出了一种融合参考模型的方法实现基于单幅图像的三维人脸重建,其主要思想是以球面调和函数表示图像的光照模型,从而建立图像的光照信息与深度信息之间的解析关系;进而可基于参考模型的深度信息获得输入图像的近似光照系数,再根据近似所得的光照系数恢复其深度信息.该法不仅可完全自动化地实现,而且因不需要多个人脸模型的信息而优于基于统计模型的三维重建;由实验中对不同库中人脸图像及真实采集的人脸图像进行重建的结果发现,本文提出的重建方法是切实可行的.     

基于LS-SVM的基坑周边地表沉降预测模型

针对神经网络用于基坑变形预测存在结构难确定、训练易陷入局部最优及易过学习等问题,以已有的周边地表沉降为样本,利用最小二乘支持向量机（LS—SVM）建立基坑地表沉降预测模型,应用网格搜索算法优化模型参数,时基坑周边地表沉降进行连续滚动的多步预测。实例分析结果表明,LS—SVM用于基坑周边地表沉降预测效果较好,具有所需数据少、推广能力强等优点。     

Skin detection method based on cascaded AdaBoost classifier

Skin detection has been considered as the principal step in many machine vision systems, such as face detection and adult image filtering. Among all these techniques, skin color is the most welcome cue because of its robustness. However, traditional color-based approaches poorly perform on the classification of skin-like pixels. In this paper, we propose a new skin detection method based on the cascaded adaptive boosting (AdaBoost) classifier, which consists of minimum-risk based Bayesian classifier and models in different color spaces such as HSV (hue-saturation-value), YCgCb (brightness-green-blue) and YCgCr (brightness-green-red). In addition, we have constructed our own database that is larger and more suitable for training and testing on filtering adult images than the Compaq data set. Experimental results show that our method behaves better than the state-of-the-art pixel-based skin detection techniques on processing images with skin-like background.