超谱图像小波包融合方法研究

针对超谱图像的特征选择问题,为了有效降低超谱图像数据维数,最大限度地保留超谱图像的分类特征,结合多源数据融合的理论,提出了一种基于小波包多分辨率分解的数据融合方法,给出了具体实现过程,并通过仿真实验研究了特征图像维数及分解层次对融合效果的影响。

基于声发射信号EMD-WPD特征融合的航天器在轨泄漏辨识方法

长期运行在空间环境中的航天器可能由于撞击、振动、老化等因素而发生气体泄漏,在轨泄漏辨识对航天器安全保障具有重要意义。提出了一种基于声发射信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)特征融合的航天器泄漏辨识方法,首先将声发射信号分别通过EMD和WPD分解成为不同频率范围内的子带信号,考虑能量特征误差与不稳定性,提取信号无量纲因子和频率特征参数并应用Relief F算法选取特征。最后,构建支持向量机(support vector machines,SVM)机器学习数据库,训练泄漏分类模型并利用测试集交叉验证模型分类精度。结果表明,EMD和WPD分解特征并行融合分类模型可显著提高辨识精度,最高可达96.9%,且输入特征数量少,是一种具有应用前景的航天器在轨气体泄漏辨识方法。

基于小波变换的人脸识别方法

人脸识别技术是让机器具有人的智能,可以记忆、辨认人的一种前沿技术。它结合了计算机图形学,计算机图象处理和模式识别等多种学科领域。本文研究本文提出一种基于小波包和PCA变换相结合的特征及融合人脸识别方法,首先对人脸图像进行二维小波包分解,对融合后的高频子图再进行PCA分解,得低频主分量,足后对高低频主分量进行融合处理,得最终的鉴别特征。分别在ORL和YaleA人脸库上进行试验,试验结果表明该方法提高了识别率。