一种基于显著点和SVM相关反馈的图像检索方法

针对传统基于全局特征的图像检索方法存在的不足,提出一种基于显著点特征和SVM(support vector machine)相关反馈相结合的图像检索方法.显著点提取方法是对图像进行小波分解,选择粗分辨率下绝对值较大的小波系数,它们对应原图像中变化较大的区域,然后在细分辨率下跟踪这些小波系数,提取原图像中的能代表这些变化的点,即显著点;然后利用显著点的空间分布信息,提取显著点周围局部区域的特征进行检索,并对检索结果进行SVM相关反馈.实验结果表明,引入反馈的方法可有效地检索更多的相关图像,明显提高了检索的准确性.

一种人眼状态实时检测算法的研究

通过人眼图像来检测驾驶员疲劳状态是目前的主流方向，面部及眼睛定位、眼睛状态判别是其中关键环节。文中对一种基于人脸面部特征的人眼粗定位方法进行了研究一在此基础上提出一种灰度映射的方法判别人眼状态。经实验验证：该方法实时性好．对320×240的彩色图像，平均处理速度为每帧30ms。该系统对一定旋转和偏转角度，以及睁闭眼、戴眼镜等条件有很强的鲁棒性。

改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法

提出一种基于改进的HMM-SVM混合模型手写汉字签名认证方法.利用HMM对两类训练签名数据进行有区分性的特征变换及数据压缩.HMM的多维概率输出作为SVM模型的输入矢量.SVM的输出通过Sigmoid函数转化为后验概率以进一步提高认证效果.使用SVC2004数据库中的签名数据对该方法进行验证和分析,结果表明,相对于HMM模型和SVM方法以及HMM-SVM混合模型,该方法可以有效降低等错误率EER,获得了比较好的效果.

基于非对称打包和FSVM的图像检索

在图像检索的相关反馈中,引入支持向量机分类方法虽可以提升图像的检索性能,但是传统的支持向量机存在正样本数少、样本非对称、过学习和弱实时性的局限。针对上述问题,提出了一种基于非对称打包的FSVM算法。该算法首先对负样本进行非对称打包处理,最后结合模糊理论与SVM实现图像检索。Corel图片集上的实验表明,当正样本数较小时,该新算法的平均查准率-查全率要优于已有算法。