基于FLD特征提取的SVM人脸表情识别方法

文章通过Fisher’sLinearDiscriminant(FLD)提取静态人脸表情特征,采用“一对一”支持向量机分类器进行了多种表情识别。在JAFFE人脸表情库上分别进行了测试人参与训练和不参与训练两种方案仿真实验,并与最近邻分类器进行比较,支持向量机都取得了更好的识别结果,说明了支持向量机分类器应用于表情识别是可行的。

基于动态序列特征的人脸表情识别方法

基于静态灰度图特征识别表情的方法简单、快捷,在进行特定人表情识别时可以取得很好的识别结果,但在进行非特定人表情识别时却容易受到肤色、光照等因素的影响,识别效果较差。通过动态序列提取的运动特征能有效地反映表情运动的形变过程,用于非特定人表情识别时可以取得较好的识别结果。研究了通过光流和帧间灰度差两类方法提取表情序列动态特征,再与支持向量机(SVM)和隐马尔柯夫模型(HMM)两种分类器组合,进行非特定人表情识别,并分析比较了两类方法的特点与优劣,说明了利用运动特征识别人脸表情的有效性。

人机自然交互过程中情态的识别与融合

人机自然的交互过程中,在传递交互内容的显性信息同时也伴随有关于情态的隐性信息,即通过语言表达的情感和通过人脸显现的表情.本文阐述了情态识别的研究意义和实用价值;给出了考虑显性信道和隐性信道的识别构架;讨论和评价了一些识别人脸表情的途径与方法;研究了情态识别融合问题,并给出了一些在实验室中得到的结果.

支持向量鉴别分析及在人脸表情识别中的应用

模式识别一般首先要对数据进行降维,PCA和LDA及其对应的核化算法是其中应用广泛的方法,但这些算法的应用前提是假设样本数据为高斯分布,在少样本训练时它们的推广性能有很大局限.本文提出了一种基于支持向量机的鉴别分析算法,该算法首先寻找有限样本情况下最优分类面,以其法线方向为投影轴对数据进行投影降维,在多类情况下提供了极其丰富的方案选择投影轴.该算法体现了支持向量机的内在优良推广性能,克服了PCA和LDA等算法的局限性.本文将所提算法应用于人脸表情特征提取,并与PCA、LDA、KPCA、GDA等算法进行了比较,结果表明该算法的有效性.

一种混合型CFAR处理方法

从理论上分析 HCE(heterogeneous clutter estimate)恒虚警方法的检测概率与虚警概率。得出 HCE- CFAR处理性能随参考滑窗中两杂波区域功率水平之比γ变化的曲线 ,并与单元平均(CA)方法的性能进行比较。设计混合型 CFAR处理方法 ,给出其工作原理并通过分析、比较得出混合型

基于微动特征的飞机目标识别

微动作为运动目标的重要特性,反映了其运动的精细性,它可以成为目标识别中稳健的特征。本文分析了运动目标的微多普勒特征,并通过提取运动目标的微多普勒特征进行雷达目标识别,仿真实验验证了提取微多勒特征实现分类识别的有效性,实地检飞试验也表明了微多普勒特征对直升机、螺旋浆飞机和喷气式飞机的较好识别效果。

SVDA分类器及其在雷达目标识别中的应用

SVM是解决非线性图形识别问题非常有效的分类方法。本文提出了一种SVDA分类方法,充分利用了SVM的内在优良推广能力。通过寻找有限样本情况下的最优分类面法线方向作为投影轴,对样本数据进行投影,提取样本的特征,进而实现目标识别。本文将SVDA分类方法应用于MSTAR数据集进行SAR雷达目标识别实验,得到了较好的识别效果。

系留气球球体结构独立监测系统研究

系留气球经历了较长时间的研制和使用,但是设计师在设计过程中通常只考虑风速风向仪、温湿度传感器、GPS等装机设备用于保障系留气球正常工作,而对于验证设计过程中分析和仿真正确性的监测系统很少涉及。本文参照飞机试飞时加装试飞监测系统的方式,加装一套独立于系留气球装机设备之外的监测系统,来监测空中系留时尾翼和挂架的工作状态、地面锚泊时头锥和中部机械索具的受力情况等。同时,提出了监测系统在系留气球上加装时应注意的安全性、完整性、电磁兼容性等要求,最终达到积累系留气球各种工况试验数据、验证设计正确性的目的。

基于HMM的无溢出高维样本集正态归整方法

提出一种使用卡方图对高维特征向量样本集进行正态评估,并通过平方根变换处理,使样本集更接近正态分布的方法,称为无溢出正态归整方法.该方法解决高维特征样本对隐马尔柯夫模型(HMM)输出概率的溢出问题,其可行性在 CED-WYU(1.0)及 Cohn-Kanade(CMU)表情序列库上得到验证.利用连续 HMM 进行的基于光流特征的非特定人脸表情识别实验,采用正态归整得到更好的结果.