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电气设备局部放电模式识别研究综述 被引量：91
1
作者 唐志国 唐铭泽 +3 位作者 李金忠 王健一 吴超 汪可 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期2263-2277,共15页
电气设备局部放电模式识别是指对电气设备的放电故障类型进行识别。作为局部放电故障诊断技术的基础,它为局部放电风险程度评估提供重要的参考信息。对国内外在电气设备局部放电模式识别技术方面的研究现状进行梳理,分别从局部放电模式... 电气设备局部放电模式识别是指对电气设备的放电故障类型进行识别。作为局部放电故障诊断技术的基础,它为局部放电风险程度评估提供重要的参考信息。对国内外在电气设备局部放电模式识别技术方面的研究现状进行梳理,分别从局部放电模式构造、特征量提取以及分类器选择3方面进行归纳总结。讨论了目前局部放电模式识别各环节研究及实践中存在的问题,最后从融合多种放电模式的特征量信息、优化改进分类器以及寻优分类决策等方面对局部放电模式识别技术的发展进行展望。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 局部放电模式 特征量 分类器 信息融合 分类决策
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雷达目标识别技术综述 被引量：47
2
作者 王晓丹 王积勤 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2003年第5期22-26,共5页
针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的 4类目标识别方法 :基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征... 针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的 4类目标识别方法 :基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法 ,同时讨论了应用于雷达目标识别中的 4种模式识别技术 :统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。 展开更多
关键词 雷达 目标识别 回波起伏 调制谱特性 极点分布 高分辨雷达成像 极化特征 统计模式 模糊模式 神经网络
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构建并行卷积神经网络的表情识别算法 被引量：53
3
作者 徐琳琳 张树美 赵俊莉 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期227-236,共10页
目的表情识别在商业、安全、医学等领域有着广泛的应用前景,能够快速准确地识别出面部表情对其研究与应用具有重要意义。传统的机器学习方法需要手工提取特征且准确率难以保证。近年来,卷积神经网络因其良好的自学习和泛化能力得到广泛... 目的表情识别在商业、安全、医学等领域有着广泛的应用前景,能够快速准确地识别出面部表情对其研究与应用具有重要意义。传统的机器学习方法需要手工提取特征且准确率难以保证。近年来,卷积神经网络因其良好的自学习和泛化能力得到广泛应用,但还存在表情特征提取困难、网络训练时间过长等问题,针对以上问题,提出一种基于并行卷积神经网络的表情识别方法。方法首先对面部表情图像进行人脸定位、灰度统一以及角度调整等预处理,去除了复杂的背景、光照、角度等影响,得到了精确的人脸部分。然后针对表情图像设计一个具有两个并行卷积池化单元的卷积神经网络,可以提取细微的表情部分。该并行结构具有3个不同的通道,分别提取不同的图像特征并进行融合,最后送入Soft Max层进行分类。结果实验使用提出的并行卷积神经网络在CK+、FER2013两个表情数据集上进行了10倍交叉验证,最终的结果取10次验证的平均值,在CK+及FER2013上取得了94. 03%与65. 6%的准确率。迭代一次的时间分别为0. 185 s和0. 101 s。结论为卷积神经网络的设计提供了一种新思路,可以在控制深度的同时扩展广度,提取更多的表情特征。实验结果表明,针对数量、分辨率、大小等差异较大的表情数据集,该网络模型均能够获得较高的识别率并缩短训练时间。 展开更多
关键词 表情识别 深度学习 卷积神经网络 并行处理 图像分类
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基于空间金字塔池化和深度卷积神经网络的作物害虫识别 被引量：49
4
作者 张博 张苗辉 陈运忠 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第19期209-215,共7页
为了减少因作物害虫姿态多样性和尺度多样性导致其识别精度相对较低的问题,该文将空间金字塔池化与改进的YOLOv3深度卷积神经网络相结合,提出了一种基于空间金字塔池化的深度卷积神经网络农作物害虫种类识别算法,首先对测试图像上的害... 为了减少因作物害虫姿态多样性和尺度多样性导致其识别精度相对较低的问题,该文将空间金字塔池化与改进的YOLOv3深度卷积神经网络相结合,提出了一种基于空间金字塔池化的深度卷积神经网络农作物害虫种类识别算法,首先对测试图像上的害虫进行检测定位,然后对检测定位出的害虫进行种类识别。通过改进YOLOv3的网络结构,采用上采样与卷积操作相结合的方法实现反卷积,使算法能够有效地检测到图片中体型较小的作物害虫样本;通过对采集到的实际场景下20类害虫进行识别测试,识别精度均值可达到88.07%。试验结果表明,本文提出的识别算法能够有效地对作物害虫进行检测和种类识别。 展开更多
关键词 图像识别 算法 害虫分类 深度卷积神经网络 空间金字塔池化 反卷积
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植物叶形的计算机识别系统 被引量：42
5
作者 朱静 田兴军 +1 位作者 陈彬 吕劲紫 《植物学通报》 CSCD 北大核心 2005年第5期599-604,共6页
植物叶形是识别植物的重要和常用形态特征,建立计算机自动识别系统对于认识和正确识别植物十分重要。本文论述了植物叶形图像识别系统设计中的图像处理、特征提取及分类识别等问题。本系统采用VisualBasic.Net编程工具设计,在Windows200... 植物叶形是识别植物的重要和常用形态特征,建立计算机自动识别系统对于认识和正确识别植物十分重要。本文论述了植物叶形图像识别系统设计中的图像处理、特征提取及分类识别等问题。本系统采用VisualBasic.Net编程工具设计,在Windows2000/XP平台上通过叶片图像的输入、变换、平滑和分割等识别过程,实现了叶片图像的形状和叶缘特征的结果输出。实验结果表明,该系统能够很好地识别植物的叶形,对14种植物337份叶片样本的叶形测试准确率达93.2%。为植物识别的进一步研究奠定了基础。 展开更多
关键词 植物叶形 图像处理 特征提取 图像识别 叶形分类 计算机识别系统 植物 叶形 WINDOWS 自动识别系统
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基于Zernike矩的马铃薯薯形检测 被引量：44
6
作者 郝敏 麻硕士 郝小冬 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期347-350,共4页
目前基于机器视觉的马铃薯薯形检测的形状特征单一,相关研究较少,为了进一步探索合适的形状特征参数及检测方法,该文将Zernike矩作为特征参数并利用支持向量机实现了马铃薯薯形的检测分类,准确度较高。首先用截取最佳图像的方法对马铃... 目前基于机器视觉的马铃薯薯形检测的形状特征单一,相关研究较少,为了进一步探索合适的形状特征参数及检测方法,该文将Zernike矩作为特征参数并利用支持向量机实现了马铃薯薯形的检测分类,准确度较高。首先用截取最佳图像的方法对马铃薯图像进行归一化,使得归一化后的图像具有平移和尺度不变性,然后从归一化的图像中计算具有旋转不变性的Zernike矩参数,通过特征筛选确定分类的19个Zernike特征参数,最后将这些特征输入到支持向量机中,用高斯径向基核函数(RBF)和Sigmoid核函数构建混合核函数,完成马铃薯薯形检测分类,对薯形良好和畸形的检测准确率达93%和100%,能够准确剔除畸形马铃薯并满足实际检测的要求。 展开更多
关键词 农产品 自动检测 图像识别 马铃薯分级 机器视觉
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基于类决策树分类的特征层融合识别算法 被引量：37
7
作者 尚朝轩 王品 +1 位作者 韩壮志 彭刚 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1009-1014,共6页
针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点,基于决策树分类算法的思想,创建类决策树的概念,提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法.所给出的算法无需训练样本,采用边构造边分类的方式,选取信息增益最大的属性作为分类... 针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点,基于决策树分类算法的思想,创建类决策树的概念,提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法.所给出的算法无需训练样本,采用边构造边分类的方式,选取信息增益最大的属性作为分类属性对量测数据进行分类,实现了对目标的识别.该算法能够处理含有空缺值的量测数据,充分利用量测数据的特征信息.仿真实验结果表明,类决策树分类算法是一种简单有效的特征层融合识别算法. 展开更多
关键词 决策树 特征层融合 目标识别 分类 类决策树
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基于图像识别的小麦腥黑穗病害特征提取与分类 被引量：37
8
作者 邓继忠 李敏 +2 位作者 袁之报 金济 黄华盛 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期172-176,共5页
小麦的网腥、印度腥与矮腥黑穗病危害小麦生产与人体健康,是出入境检验检疫的重要对象。该文利用小麦腥黑穗病害显微图像,采用图像分析与识别技术进行了小麦的网腥、印度腥及矮腥3类病害的分类识别。在分离出单个病害孢子图像的基础上,... 小麦的网腥、印度腥与矮腥黑穗病危害小麦生产与人体健康,是出入境检验检疫的重要对象。该文利用小麦腥黑穗病害显微图像,采用图像分析与识别技术进行了小麦的网腥、印度腥及矮腥3类病害的分类识别。在分离出单个病害孢子图像的基础上,提取了3类病害孢子图像的16个形状和纹理特征,通过分析,从中选择小麦病害孢子的6个典型特征,并分别用最小距离法、BP神经网络和支持向量机分类器对提取的96个小麦腥黑穗病害孢子图像进行了分类试验,结果表明:支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,总体识别率达到82.9%。因此,采用图像分析技术和支持向量机识别方法进行小麦腥黑穗病害诊断的方法具有可行性。 展开更多
关键词 图像识别 支持向量机 分类 特征提取 小麦腥黑穗病害
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模式分类中的特征融合方法 被引量：36
9
作者 刘渭滨 邹智元 邢薇薇 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1-8,共8页
特征融合方法是模式识别领域的一种重要方法.计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题,仍然存在很多挑战.特征融合方法能够综合利用多种图像特征,实现多特征的优势互补,获得更加鲁棒和准确的识别结果.笔者基于信息融合... 特征融合方法是模式识别领域的一种重要方法.计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题,仍然存在很多挑战.特征融合方法能够综合利用多种图像特征,实现多特征的优势互补,获得更加鲁棒和准确的识别结果.笔者基于信息融合理论分析了特征融合方法的原理,介绍了特征融合方法的研究现状,讨论了特征融合与3类主流基础理论相结合的方法,其中基于贝叶斯理论的特征融合算法可以实现多特征的融合决策,基于稀疏表示理论的特征融合算法能够得到多特征的联合稀疏表示,基于深度学习理论的特征融合算法能够强化深度神经网络模型的特征学习过程. 展开更多
关键词 特征融合 模式识别 分类
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基于图像处理的田间杂草识别研究进展与展望 被引量：33
10
作者 袁洪波 赵努东 程曼 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期323-334,共12页
杂草是导致农作物减产的一个重要因素,准确的识别是杂草治理的前提和基础,随着计算机和信息技术的进步,机器视觉和图像处理相结合成为了当前杂草检测和识别的主流方法。本文从图像的预处理、分割、特征提取和分类4个角度,详细介绍了当... 杂草是导致农作物减产的一个重要因素,准确的识别是杂草治理的前提和基础,随着计算机和信息技术的进步,机器视觉和图像处理相结合成为了当前杂草检测和识别的主流方法。本文从图像的预处理、分割、特征提取和分类4个角度,详细介绍了当前国内外田间杂草识别的研究进展以及各种分割、提取、识别方法的优缺点。另外,针对目前田间杂草检测中存在的光照环境影响、叶片的遮挡和重叠以及分类器的优化等问题进行了分析和讨论,最后根据目前杂草识别的研究趋势提出了建议与展望。 展开更多
关键词 杂草识别 预处理 图像分割 特征提取 图像分类
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基于模拟退火算法-支持向量机的储粮害虫识别分类 被引量：33
11
作者 胡玉霞 张红涛 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期108-111,共4页
将模拟退火算法应用于粮虫图像识别中支持向量机分类器参数C和g的优化,并与网格搜索法优化结果进行了对比,结果表明参数优化速度提高了3.91倍,分类器的识别率提高了5.56%。应用SAA-SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,... 将模拟退火算法应用于粮虫图像识别中支持向量机分类器参数C和g的优化,并与网格搜索法优化结果进行了对比,结果表明参数优化速度提高了3.91倍,分类器的识别率提高了5.56%。应用SAA-SVM分类器对粮仓中危害严重的9类粮虫进行了自动分类,识别率达到95.56%,证实了基于SAA-SVM的分类器对粮虫进行自动分类是可行的。 展开更多
关键词 储粮害虫 识别 分类 模拟退火 支持向量机
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汉字识别方法综述 被引量：28
12
作者 孙华 张航 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第20期194-197,共4页
分析汉字结构特征及其演变,在汉字字库及汉字识别目标变化的基础上,结合汉字识别过程,研究与比较贝叶斯决策、二次判别函数法、隐马尔科夫模型、神经网络分类器以及支持向量机这5种汉字识别方法的优缺点及适用范围。结果表明,汉字识别... 分析汉字结构特征及其演变,在汉字字库及汉字识别目标变化的基础上,结合汉字识别过程,研究与比较贝叶斯决策、二次判别函数法、隐马尔科夫模型、神经网络分类器以及支持向量机这5种汉字识别方法的优缺点及适用范围。结果表明,汉字识别方法仍需要在识别目标及特征提取、训练字符集准备方面进行改进。 展开更多
关键词 汉字识别 模式识别 贝叶斯决策 多分类器聚合 分类识别
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农业上市公司生物资产确认与计量经济后果分析 被引量：30
13
作者 吴虹雁 李蓉 顾义军 《中国农业大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2014年第2期143-153,共11页
文章着重考察我国农业上市公司生物资产确认与计量的经济后果。首先以42家农业上市公司2011度财务报告为基础,从生物资产的确认和分类、资产计量属性以及生物资产信息披露状况三个方面进行描述性统计分析;其次,以"雏鹰农牧"... 文章着重考察我国农业上市公司生物资产确认与计量的经济后果。首先以42家农业上市公司2011度财务报告为基础,从生物资产的确认和分类、资产计量属性以及生物资产信息披露状况三个方面进行描述性统计分析;其次,以"雏鹰农牧"公司为例,对其2011年度财务报告中不同种类生物资产的确认与计量进行案例剖析,以检验农业上市公司生物资产确认与计量的经济后果。研究发现,CSA5准则有关生物资产的确认范围存在缺陷,缺少划分成熟与未成熟生产性生物资产的规范;有关生物资产选择公允价值计量属性的相关规定不具可操作性;农业上市公司生物资产信息披露规范不够科学严谨。制定机构应进一步完善《CAS5—生物资产》准则。 展开更多
关键词 农业上市公司 生物资产 确认和分类 计量
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基于4种不变矩和BP神经网络的稻飞虱分类 被引量：28
14
作者 邹修国 丁为民 +1 位作者 刘德营 赵三琴 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第18期171-178,共8页
针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高的问题,研究了基于不变矩提取形状特征值对稻飞虱进行分类。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,进行灰度化后用大津法二值化,再用数学形态学滤波;对二值图像采用Hu矩、改进Hu矩、Zernike矩和... 针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高的问题,研究了基于不变矩提取形状特征值对稻飞虱进行分类。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,进行灰度化后用大津法二值化,再用数学形态学滤波;对二值图像采用Hu矩、改进Hu矩、Zernike矩和Kra_wtchouk矩4种不变矩分别提取特征值,再用BP神经网络进行训练和测试,以此检测4种矩的提取效果。试验用Matlab2008验证算法,对白背飞虱、褐飞虱和灰飞虱共300个样本进行了训练和测试,结果表明Kra_wtchouk矩提取稻飞虱图像形状特征值的识别率最高,总体达到了91.7%。该文可为大田中现场识别稻飞虱提供参考。 展开更多
关键词 农作物 图像识别 分类 BP神经网络 大津法 HU矩 ZERNIKE矩 KRAWTCHOUK矩 害虫
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人脸表情识别综述 被引量：29
15
作者 王大伟 周军 +1 位作者 梅红岩 张素娥 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第20期149-157,181,共10页
人脸表情识别作为情感计算的一个研究方向,构成了情感理解的基础,是实现人机交互智能的前提。人脸表情的极度细腻化消耗了大量的计算时间,影响了人机交互的时效性和体验感,所以人脸表情特征提取成为人脸表情识别的重要研究课题。总结了... 人脸表情识别作为情感计算的一个研究方向,构成了情感理解的基础,是实现人机交互智能的前提。人脸表情的极度细腻化消耗了大量的计算时间,影响了人机交互的时效性和体验感,所以人脸表情特征提取成为人脸表情识别的重要研究课题。总结了国内外近五年的人脸表情识别的稳固框架和新进展,主要针对人脸表情特征提取和表情分类方法进行了归纳,详细介绍了这两方面的主要算法及改进,并分析比较了各种算法的优势与不足。通过对国内外人脸表情识别应用中实际问题进行研究,给出了人脸表情识别方面仍然存在的挑战及不足。 展开更多
关键词 表情识别 特征提取 表情分类 算法改进 算法对比
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基于加权支持向量数据描述的遥感图像病害松树识别 被引量：28
16
作者 胡根生 张学敏 +1 位作者 梁栋 黄林生 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期258-263,287,共7页
利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别。首先根据不同内容信息图像的特点,提取双光谱相机所获取的可见光图像和近红外图像各颜色分量作为相... 利用安装在无人机平台上的双光谱相机所获取的可见光和近红外遥感图像,采用改进的加权支持向量数据描述多分类算法,实现病害松树识别。首先根据不同内容信息图像的特点,提取双光谱相机所获取的可见光图像和近红外图像各颜色分量作为相应像素点的颜色特征,再通过提取加窗图像块的灰度共生矩阵得到中心像素点的纹理特征,然后利用权重系数为每类样本分别作加权支持向量数据描述,实现松树状态的多输出分类识别,其中权重系数是通过建立关于训练样本中心距离的权重函数所确定。与传统的人工、航空和卫星遥感识别方法不同,利用无人机平台和双光谱相机获取遥感图像,具有可操作性强、费用低廉等优势。试验结果表明,相比传统的支持向量机和支持向量数据描述算法,改进的加权支持向量数据描述多分类算法更能准确地进行病害松树识别。 展开更多
关键词 松材线虫病害 遥感图像 状态识别 加权支持向量数据描述 多分类
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路面破损图像自动处理技术研究进展 被引量：27
17
作者 徐志刚 车艳丽 +5 位作者 李金龙 赵祥模 潘勇 王忠仁 韦娜 宋宏勋 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期172-190,共19页
总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果,分析了该领域关键技术的研究进展,包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估;比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性,给出了路面破损图像自动处理技... 总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果,分析了该领域关键技术的研究进展,包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估;比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性,给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明:在路面破损检测系统方面,从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术,路面图像采集技术更加便捷和高效,但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战;在路面破损图像处理算法方面,传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等)的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法,还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法,大幅提高了裂缝检测精度,但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大;在路面裂缝处理算法评估和比较方面,主要利用人工分割来评价自动识别结果,目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库,以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法;基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果;近年来,大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损,但该技术仍处于活跃的演进过程中;在提高路面破损自动识别精度和效率方面,3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。 展开更多
关键词 路面养护 路面破损 图像处理 破损识别 裂缝检测 破损分类
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基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别 被引量：27
18
作者 张瑞青 李张威 +3 位作者 郝建军 孙磊 李浩 韩鹏 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第23期171-180,共10页
针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作,对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理,得到... 针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作,对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理,得到花生荚果等级图像数据集;对比分析了GoogLeNet、ResNet18和AlexNet 3种基本模型下花生荚果图像分级识别的性能;通过迁移AlexNet卷积层对花生荚果等级识别模型进行了改进,用批归一化替换局部响应归一化且将激活函数置于批归一化层前后不同位置,设计了4种不同的识别训练模型;对改进的4种AlexNet模型进行迁移学习对比试验和超参数学习率优化试验,研究了非饱和激活函数和改进的非饱和激活函数对模型性能的影响。试验结果表明,在满足测试精度的基础上AlexNet模型所用训练时间最少;基于AlexNet的改进模型的迁移学习中学习率是需要优化的超参数,合适的学习率能够加快模型的训练并提升识别能力;改进模型中批归一化的引入及网络参数的减少,缩减了220 s训练时间,模型性能提高。所构建的花生荚果等级识别模型(Penut_AlexNet model,PA模型)对花生荚果5个等级分类识别准确率达到95.43%,该模型对花生荚果等级识别具有较高的准确率,也可为其他农产品精确分级提供参考。 展开更多
关键词 图像识别 模型 卷积神经网络 迁移学习 批归一化 花生荚果 等级分类
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脑电信号情绪识别研究综述 被引量：27
19
作者 王忠民 赵玉鹏 +3 位作者 郑镕林 贺炎 张嘉雯 刘洋 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第4期760-774,共15页
情绪识别是指通过人的面部表情、行为动作或者生理信号等信息识别人的情绪状态,其成果在医疗辅助、教育、交通安全等方面有很大的应用价值。由于脑电信号的客观真实性等特点,使用脑电信号进行情绪识别研究受到国内外学者们的广泛关注。... 情绪识别是指通过人的面部表情、行为动作或者生理信号等信息识别人的情绪状态,其成果在医疗辅助、教育、交通安全等方面有很大的应用价值。由于脑电信号的客观真实性等特点,使用脑电信号进行情绪识别研究受到国内外学者们的广泛关注。查阅了大量脑电情绪识别相关文献并进行归纳、分析和总结。首先,对情绪以及情绪识别的定义、情绪的分类模型、脑电信号的采集和预处理等理论知识进行了详细的解释和分析,给出了脑电情绪识别的一般框架。其次,从时域特征、频域特征、时频特征和非线性特征四方面综述了用于情绪识别的各类脑电特征的提取方法,介绍了脑功能网络的构建以及脑网络属性的提取方法,分析了每类特征和方法的优缺点。然后,对脑电情绪识别中常用的分类算法的特点、优缺点以及适用场景进行了分析。最后,对该领域目前的难点和未来的发展方向进行了总结和展望。可以帮助研究人员系统地了解基于脑电信号的情绪识别研究现状,为后续开展相关研究提供思路。 展开更多
关键词 情绪识别 脑电信号 特征提取 情绪分类 脑网络
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基于图像特征的烟叶分级 被引量：25
20
作者 张惠民 韩力群 段正刚 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期359-362,共4页
讨论了基于图像特征的烤烟烟叶分级系统的建模及其实现 ,给出了烟叶分级模型的数学描述 ,探讨了模型库的优化和特征隶属度及烟叶模式的可信度的计算问题 。
关键词 图像识别 模糊分类 隶属度 可信度
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