利用稀疏表达分类器实现交通指示灯识别

主要利用稀疏表达分类器的相关理论,推导出稀疏表达分类器的相关解法,对基于稀疏表达分类器建立的红绿灯识别系统进行试验验证。试验结果表明,该方法识别效果较好。

基于蜂群单阈值分割的SRC板材缺陷分类方法

针对传统单阈值板材缺陷分割算法易陷入局部最优、早熟以及收敛速度慢等缺点,提出了一种基于改进蜂群算法的单阈值分割算法.为了提高缺陷分类准确率并减少运算量,将稀疏表达分类器(SRC)运用到板材缺陷分类过程中.改进算法每次迭代都会同时进行全局和局部搜索,且侦查蜂随机全局选取蜜源以加快收敛速度,搜索半径可以根据时变搜索参数进行自适应调整,SRC可将缺陷分类问题转换为求最稀疏系数解的过程.结果表明,本文算法可以准确快速地计算出最佳分割阈值,并将分类准确率提高到90%以上,具有一定的可靠性与可行性.

基于改进LTP算子和稀疏表示的人脸表情识别

为了提高实际应用中的人脸表情识别率,本文提出了改进局部三值模式算法(ILTP),并结合稀疏表达分类器(SRC)组成新的算法应用于人脸表情识别.该算法首先利用ILTP算法对人脸表情图像进行特征提取,然后将得到的图像顶层特征数据和图像底层特征数据作为SRC的输入,从而完成人脸表情分类.基于JAFFE数据的实验结果表明:改进算法的人脸表情识别率达70.48%,具有较高的可行性.