搜索结果: 1-15 共查到“计算机图象处理 SVM”相关记录26条 . 查询时间(0.209 秒)
目前基于视频图像的火灾识别系统是大空间场景中预防火灾的有效方法。为了提高检测性能,基于火焰特定的纹理结构,使用多尺度纹理特征,以获得更全面的特征信息。首先使用火焰的明亮特性定位到疑似火焰区域;然后针对这些区域,采用局部二值模式(local binary patterns, LBP)方法提取多尺度纹理特征;最后将多尺度LBP纹理特征输入到支持向量机(support vector machine, S...
针对人脸识别中由于年龄变化使识别率急剧下降的问题，提出了一种基于优选局域二值模式与加权支持向量机回归相结合的年龄估计方法。该方法首先对人脸图像进行分块，提取出各分块的LBP直方图；然后采用神经网络贡献分析法计算出各个特征的贡献值，筛选掉贡献较小的特征并对筛选后的特征赋予相应的权值；最后使用加权SVM回归训练得到年龄函数估算出目标图像的年龄。实验结果表明，该方法可以较为准确快速地对人脸图像进行年龄估...
基于SVM信息融合的图像识别与并行实现
主元分析 Fisher鉴别分析 数字信号处理（DSP）
2009/12/10
提出用支持向量机（SVM）融合三种基于不同特征表示的表情识别方法进行表情识别，即PCA表情表示、SVM表情表示和FLD表情表示。在用SVM进行特征提取时，提出一种高效的方案选择投影轴。在提取各种特征表示后，对每一种表情特征用1阶最近邻分类器进行初步识别，最后用支持向量机融合这些分类结果进行表情的最终识别。并且针对目前还没有硬件实现情况，提出用TI公司的达芬奇系列的DSP芯片构建并行系统来实现SVM...
基于多尺度分析和SVM相关反馈的纹理图像检索
Contourlet 支持向量机 图像检索
2009/10/21
采用了基于小波、Contourlet等多尺度分析工具和SVM(Support Vector Machine)相关反馈的图像检索方案.对纹理图像采用Contourlet变换提取其特征，Contourlet具有多尺度和多方向性，因此比小波变换能更好地提取纹理特征，然后联合一类和二类支持向量机进行检索.首先使用一类支持向量机来估计查询样本的特征向量在高维空间的分布情况，从而给出在没有标识的情况下，进行初...
基于SVM-2DPCA的X光胸片异常筛查
X光片 图像分类 支持向量机
2009/9/27
基于统计学习理论的支持向量机分类算法，提出一种X光胸片异常筛查系统，能够自动判别胸片的正常和异常。为了提高SVM算法的效率，利用小波变换等预处理手段去除对判读无用的图像冗余信息，采用二维主成分分析进一步降低图像特征维数。实验结果表明，SVM用于医学X光片异常筛查可行且有效、识别率高。
基于局部Gabor二值映射和SVM的性别分类
二值映射模式 性别分类 支持向量机
2009/8/10
基于多角度人脸图像的性别分类是计算机视觉领域的一项具有挑战性的研究课题。为了提高多角度人脸性别分类的准确率，提出一种新的局部Gabor二值映射模式特征提取方法。该方法结合了局部二值模式、图像空间信息以及Gabor小波变换的幅值信息，对图像噪声、光照变化和人脸角度变化均具有一定的鲁棒性。在中科院CAS-PEAL人脸数据库上进行的实验表明，在所有9种不同角度的人脸图像中，该方法取得了95%的最高平均准...
基于模糊加权SVM的SAR图像水体自动检测
水体检测 纹理分析 树型小波 模糊加权支持向量机
2009/8/7
提出一种SAR图像水体自动检测方法。该方法采用树型小波对SAR图像进行分解，提取样本图像与待检测图像的中频信息，并进行纹理分析，利用模糊加权支持向量机对样本图像的纹理进行训练，从而获得判别水体的决策函数，通过该决策函数能够检测出图像的水体区域。该方法结合了图像的灰度与纹理信息，减少了SAR图像中的噪声影响，能够适用于大幅面范围的SAR图像水体自动检测。
核子类凸包样本选择方法及其SVM应用
凸包 支持向量机 核函数
2009/7/31
提出一种基于核函数方法的类内训练样本选择方法——核子类凸包样本选择法，并将其用于支持向量机。该样本选择方法通过迭代方法，逐一选择了那些经映射后“距离已选样本”，并将其映射、生成“凸包最远的样本”。实验结果表明，该方法选择的少量样本使支持向量机获得了较高的识别比率，减少了存储需求，提高了分类速度。
基于ICA和SVM的SAR图像特征提取与目标识别
独立分量分析 支持向量机 识别
2009/7/31
提出一种利用独立分量分析和支持向量机的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。对图像小波分解后提取低频子带图像，对低频子带图像进行独立分量分析提取特征向量，利用支持向量机对特征向量分类完成目标识别。将该方法用于MSTAR数据中的3类目标识别，识别率最高可达96.92%。实验结果表明，该方法是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。
Top-hat与SVM在乳腺微钙化点检测中的应用
微钙化点 小波 Top-hat
2009/7/29
乳腺X线图像中微钙化点的检测对于乳腺癌的早期诊断非常有意义，然而目前常用的钙化点检测方法普遍存在假阳性高的缺点。采用小波与Top-hat算子相结合的方法对乳腺图像进行钙化点粗检测，并在此基础上，用SVM对钙化点粗检结果进一步甄别，去假存真。这样做可以在基本不降低真阳性率的情况下，大大降低假阳性率。仿真实验证明，该方法的钙化点检出率达到98.46%，错检率仅为3.597%，说明该方法能够有效地从复杂...
基于遗传FCM算法和SVM的图像检索
遗传算法 模糊C均值聚类算法 支持向量机
2009/7/29
提出基于遗传FCM聚类算法和SVM相关反馈的图像检索方法。首先对图像库提取颜色和纹理特征，采用遗传FCM聚类算法对图像进行聚类，得到每个图像类的聚类中心；最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度，按照相似度的大小返回检索结果。为了进一步提高检索精度，提出基于SVM的相关反馈算法。实验结果表明，提出的方法具有优良的检索性能。
为降低新药在临床实验的失败率，提高新药的ADME特性，在制药初期需考虑预测药物与HSA（人血清白蛋白）的结合能力，以提高预测正确率为目标并因此选取合适的制药成分。首先采用遗传算法对分子描述符进行筛选，然后利用支持向量机（SVM）模型预测药物与HSA的结合能力。针对支持向量机的分类精度和泛化能力取决于核函数参数选取的特点，提出了基于粒子群优化算法（PSO）的SVM核参数优化选择法。通过PSO自动获取...
集成学习SVM在图像检索中的应用
集成学习 相关反馈 Adaboost算法
2009/7/15
提出一种基于SVM和Adaboost集成学习相结合的相关反馈算法。在相关反馈过程中选择最具信息的样本训练支持向量机，可以有效减少相关反馈的次数和所需学习样本的数量，通过两者的互补来有效地提高图像检索的精度。最后提出Adaboost算法对SVM分类器进行加权投票，这样进一步提高了图像检索的性能。实验表明，该方法较好地解决了图像检索中的小样本选择问题，能够显著提高图像检索的效率和性能。
结合FCM和SVM的纹理分割算法
模糊聚类 支持向量机 纹理分割
2009/7/15
支持向量机由于其具备的各种优点在图像分割领域得到越来越广泛的应用。但是作为有监督的分类器，它无法自动获取图像中的类别特征。针对这一问题，提出一种结合模糊聚类技术与支持向量机的纹理分割算法，实现了纹理图像的自动分割。在Matlab 7.0平台下进行仿真实验，得到良好效果。实验结果证明该算法能有效地提高纹理图像分割的精度。