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基于深度信念网络的轴承故障分类识别 被引量：93
1
作者 李巍华 单外平 曾雪琼 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期340-347,共8页
特征提取是故障智能诊断的关键步骤,然而不同的特征提取方法所得到的特征不同,导致诊断结果也可能有所差异,增加了人工特征选择的难度和不确定性。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是一种典型的深度学习(Deep Learning)方法,可以... 特征提取是故障智能诊断的关键步骤,然而不同的特征提取方法所得到的特征不同,导致诊断结果也可能有所差异,增加了人工特征选择的难度和不确定性。深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)是一种典型的深度学习(Deep Learning)方法,可以通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示,发现数据的分布式特征。DBN可直接从低层原始信号出发,通过逐层智能学习得到更好的特征表示,避免特征提取与选择的人工操作,增强识别过程的智能性。将DBN直接应用于轴承振动原始信号的处理,实现轴承故障的分类识别。试验结果表明,DBN可以直接通过原始数据对轴承故障进行分类识别,优先调节时间复杂度偏导数较大的参数,可有效控制DBN的计算成本。 展开更多
关键词 故障诊断 特征提取 受限玻尔兹曼机 DBN 故障分类
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人脸表情识别研究的新进展 被引量：62
2
作者 刘晓旻 谭华春 章毓晋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2006年第10期1359-1368,共10页
人脸表情识别(fac ial expression recogn ition,简称FER)作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到了广泛的关注,涌现出许多新方法。本文综述了国内外近4年人脸表情识别(FER)技术的最新发展。首先,介绍了FER系统的组成:... 人脸表情识别(fac ial expression recogn ition,简称FER)作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到了广泛的关注,涌现出许多新方法。本文综述了国内外近4年人脸表情识别(FER)技术的最新发展。首先,介绍了FER系统的组成:人脸检测、表情特征提取和表情分类,并详细叙述了其中表情特征提取和表情分类的方法。然后,对目前广泛应用的人脸表情数据库进行了介绍,并在此基础上对当前一些FER系统的性能进行了比较分析。最后,对FER领域的研究现状和挑战给予了评述,对FER可能的发展方向进行了讨论。 展开更多
关键词 人脸表情识别 表情特征提取 表情分类 人脸表情数据库
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雷达目标识别技术综述 被引量：47
3
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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农作物病虫害图像识别技术的研究综述 被引量：61
4
作者 汪京京 张武 +1 位作者 刘连忠 黄帅 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第7期1363-1370,共8页
农作物病虫害的爆发往往意味着大规模的减产减质,造成不可挽回的经济损失。传统的病虫害识别方法速度慢、主观性强、误判率高,已不能满足农业生产的需要。基于图像处理技术的农作物病虫害识别具有快速、精确、实时等特点,能够协助农耕... 农作物病虫害的爆发往往意味着大规模的减产减质,造成不可挽回的经济损失。传统的病虫害识别方法速度慢、主观性强、误判率高,已不能满足农业生产的需要。基于图像处理技术的农作物病虫害识别具有快速、精确、实时等特点,能够协助农耕人员及时采取有效的防治措施。本文从图像分割、特征值提取和分类识别三个方面,分别阐述图像处理技术应用于农作物病虫害识别的研究现状和进展,并对今后的研究趋势和方向作了展望。 展开更多
关键词 图像处理 病虫害 图像分割 特征提取 分类识别
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基于模糊积分的通信信号调制识别方法研究 被引量：24
5
作者 吕铁军 郭双冰 肖先赐 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期808-810,共3页
本文针对通信信号这种非稳定的、信噪比 (SNR)变化范围较大的信号 ,应用小波分析和模糊测度、模糊积分理论 ,提出了有效的特征提取和组合分类方法 ,来实现通信信号调制类型的分类识别 ,使得识别的正确度和效率得到了明显的改善 .
关键词 通信信号 模糊积分 特征提取 组合分类 调制识别
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基于密度空间聚类和引力搜索算法的居民负荷用电模式分类模型 被引量：55
6
作者 苏适 李康平 +5 位作者 严玉廷 陆海 汪新康 刘力铭 王飞 董凌 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期129-136,共8页
居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑。首先,利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;然后,考虑每天不同时段及季节变换对用户用电行为的影响,提取能够描述用户在不同... 居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑。首先,利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;然后,考虑每天不同时段及季节变换对用户用电行为的影响,提取能够描述用户在不同时间尺度下用电行为的6个特征;在此基础上,提出了一种基于引力搜索算法的用户用电模式分类模型;最后,对实测居民用电数据进行聚类,并对各类用户的用电模式及其参与需求侧响应的潜力进行了分析。 展开更多
关键词 用电模式 聚类算法 特征提取 分类 引力搜索算法 密度空间聚类
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基于GAF与卷积神经网络的电能质量扰动分类 被引量：52
7
作者 郑炜 林瑞全 +1 位作者 王俊 李振嘉 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第11期97-104,共8页
针对在设计电能质量扰动(Power Quality Disturbance,PQD)分类器时人工选取特征过程繁琐并且不够精确的问题,提出一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的PQD分类方法。首先... 针对在设计电能质量扰动(Power Quality Disturbance,PQD)分类器时人工选取特征过程繁琐并且不够精确的问题,提出一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的PQD分类方法。首先将一维PQD信号映射为二维图像,接着在已有的神经网络基础上构造适用于PQD分类的网络框架。最后将二维图像作为输入,CNN将自动从海量的扰动样本中提取特征并加以分类。仿真结果表明该方法在噪声数据中具有良好的分类性能,是一种行之有效的PQD分类方法。 展开更多
关键词 电能质量 格拉姆角场 卷积神经网络 特征提取 扰动分类
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基于改进TF-IDF特征提取的文本分类模型研究 被引量：49
8
作者 周源 刘怀兰 +1 位作者 杜朋朋 廖岭 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2017年第5期111-118,共8页
【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节... 【目的/意义】特征提取会很大程度地影响分类效果,而传统TF-IDF特征提取方法缺乏对特征词上下文环境和对特征词在类之间分布状况的考虑。【方法/过程】本文提出一种改进TF-IDF特征提取的方法:(1)基于文本网络和改进Page Rank算法计算节点重要程度值,解决传统TF-IDF忽略文本结构信息的问题;(2)增加特征值IDF值的方差来衡量特征词w在不同类别文本集中程度的分布情况,解决传统TF-IDF忽略特征词在类之间分布状况的不足。【结果/结论】基于该改进方法构建了文本分类模型,对3D打印数据进行分类实验。对比算法改进前后的分类效果,验证了该方法能够有效提高文本特征词提取的准确度。 展开更多
关键词 特征提取 TF—IDF 文本分类 文本网络 PAGERANK
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脱机手写体汉字识别研究综述 被引量：16
9
作者 高彦宇 杨扬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第7期74-77,共4页
脱机手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。该文对目前脱机手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍,阐述了各种方法的优缺点,并提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题... 脱机手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。该文对目前脱机手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍,阐述了各种方法的优缺点,并提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题的策略。最后根据目前的研究状况,指出今后研究中需要注意的问题和研究的发展方向。 展开更多
关键词 汉字识别 预处理 特征提取 分类识别 后处理
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基于LDA模型特征选择的在线医疗社区文本分类及用户聚类研究 被引量：44
10
作者 吴江 侯绍新 +1 位作者 靳萌萌 胡忠义 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第11期1183-1191,共9页
随着互联网时代的快速发展,在线医疗社区的出现打破了时空限制,为用户提供了丰富的医疗信息和情感帮助,已经成为社会支持的重要来源,受到用户的广泛关注和参与。对在线医疗社区进行用户文本挖掘能够揭示社区中用户的参与行为,从而优化... 随着互联网时代的快速发展,在线医疗社区的出现打破了时空限制,为用户提供了丰富的医疗信息和情感帮助,已经成为社会支持的重要来源,受到用户的广泛关注和参与。对在线医疗社区进行用户文本挖掘能够揭示社区中用户的参与行为,从而优化其用户管理和信息推荐。已有的研究对象主要集中在英文在线医疗社区,鲜有文献对中文在线医疗社区进行研究。基于社会支持理论,本文设计了一个中文用户文本挖掘流程来研究中文在线医疗社区中的社会支持类型和用户参与。利用中文文本挖掘及机器学习方法,对中文糖尿病社区"甜蜜家园"进行研究。本文利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型进行特征提取来构建低维度文本表示向量,采用二元分类法将用户文本分为不同的社会支持类型。最后,基于分类结果使用K-means算法进行用户聚类来识别用户角色。相比传统的特征提取方法,利用LDA进行特征提取能显著地降低数据维度,优化分类模型,提高分类准确率和分类效率。结果表明,本文提出的中文用户文本挖掘流程在文本分类与用户聚类中效果显著。 展开更多
关键词 在线医疗社区 LDA模型 特征提取 文本分类 用户聚类
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基于机器视觉的作物多姿态害虫特征提取与分类方法 被引量：43
11
作者 李文勇 李明 +3 位作者 陈梅香 钱建平 孙传恒 杜尚丰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第14期154-162,共9页
由于野外诱捕害虫的姿态存在多样性和不确定性,使得利用机器视觉进行害虫的自动识别与计数仍然是一个难题。该文提出一种基于颜色和纹理等与形态无关的特征相结合和利用多类支持向量机分类器的多姿态害虫分类方法。通过对目标害虫图像... 由于野外诱捕害虫的姿态存在多样性和不确定性,使得利用机器视觉进行害虫的自动识别与计数仍然是一个难题。该文提出一种基于颜色和纹理等与形态无关的特征相结合和利用多类支持向量机分类器的多姿态害虫分类方法。通过对目标害虫图像进行不同颜色空间特征、基于统计方法的纹理特征和基于小波的纹理特征的提取,构建了6组不同组合的特征向量。将10阶交叉验证的识别率作为适应度函数值,利用遗传算法对各组特征向量进行降维筛选。最后利用基于有向无环图多类支持向量机分类器对多姿态害虫进行识别和特征组选择。结果表明,遗传算法最多可以使特征向量维数降到原来的38.89%,基于HSV三通道颜色图像的小波纹理特征组在建模时间和平均准确率方面都表现最优,可以作为一种有效的多姿态害虫分类特征选择。 展开更多
关键词 机器视觉 图像处理 特征提取 害虫分类 多类支持向量机
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基于多尺度小波包分析的肺音特征提取与分类 被引量：31
12
作者 刘毅 张彩明 +1 位作者 赵玉华 董亮 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期769-777,共9页
提出了一种适于非平稳肺音信号的特征提取方法.以4种肺音信号(正常、气管炎、肺炎和哮喘)为样本数据,通过分析肺音信号的时频分布特点,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包.对小波包进行空间划分后找到了适合肺音特征提取的最优基,并... 提出了一种适于非平稳肺音信号的特征提取方法.以4种肺音信号(正常、气管炎、肺炎和哮喘)为样本数据,通过分析肺音信号的时频分布特点,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包.对小波包进行空间划分后找到了适合肺音特征提取的最优基,并基于最优基对肺音信号进行快速多尺度的分解,得到了各级节点的高维小波系数矩阵,建立了小波系数与信号能量在时域上的等价关系,并将能量作为特征值,构造了低维的作为分类神经网络的输入特征矢量,大大降低了输入特征的维数.研究表明该算法的识别性能是高效的. 展开更多
关键词 肺音 多尺度分析 小波包 特征提取 分类
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基于迁移学习的番茄叶片病害图像分类 被引量：36
13
作者 王艳玲 张宏立 +1 位作者 刘庆飞 张亚烁 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期124-130,共7页
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证... 针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。 展开更多
关键词 番茄 卷积神经网络 迁移学习 特征提取 SVM 病害分类
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基于红外图像识别的输电线路故障诊断方法 被引量：33
14
作者 王淼 杜伟 +1 位作者 孙鸿博 张静 《红外技术》 CSCD 北大核心 2017年第4期383-386,共4页
基于红外图像研究了输电线路的故障诊断方法,首先采用LSD线段检测法提取红外图像中的导线,采用深度卷积神经网络提取红外图像中绝缘子,从而得到线路元件区域。在线路元件区域内进行温度和灰度分析提取发热点,并利用漫水填充算法对过热... 基于红外图像研究了输电线路的故障诊断方法,首先采用LSD线段检测法提取红外图像中的导线,采用深度卷积神经网络提取红外图像中绝缘子,从而得到线路元件区域。在线路元件区域内进行温度和灰度分析提取发热点,并利用漫水填充算法对过热区域进行分割,提取骨架扫描点数、有效凸缺陷、引流线对缺陷类型进行识别。实验证明该算法有较高发热点定位准确率和缺陷类型识别准确率。 展开更多
关键词 红外图像 输电线巡检 导线提取 绝缘子检测 缺陷点定位 特征提取 缺陷识别
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人脸图像的年龄估计技术研究 被引量：33
15
作者 王先梅 梁玲燕 +1 位作者 王志良 胡四泉 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期603-618,共16页
年龄信息作为人体的一种重要生物特征,在安全监控、人机交互、视频检索等领域有着巨大的应用潜力,并且是人脸识别技术的主要瓶颈问题之一。基于人脸图像的年龄估计技术作为一种新兴的生物特征识别技术,目前已经成为计算机视觉、人机交... 年龄信息作为人体的一种重要生物特征,在安全监控、人机交互、视频检索等领域有着巨大的应用潜力,并且是人脸识别技术的主要瓶颈问题之一。基于人脸图像的年龄估计技术作为一种新兴的生物特征识别技术,目前已经成为计算机视觉、人机交互等领域的一个重要研究课题。为此对国内外近几年来在年龄估计技术方面的发展情况进行了综述,主要包括年龄特征提取与年龄分类模式两大部分。同时对常用的年龄数据库、性能评价指标进行了总结,并在此基础上对当前的一些年龄估计系统的性能进行了对比。最后,对基于人脸图像的年龄估计技术所面临的挑战以及可能的发展方向进行了讨论。 展开更多
关键词 人脸衰老 年龄估计 年龄特征提取 年龄分类模式 年龄数据库
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基于免疫克隆选择算法的特征选择 被引量：23
16
作者 张向荣 焦李成 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期926-929,共4页
提出了一种基于免疫克隆选择算法的特征选择方法.特征选择可以被看成是一个组合优化问题,利用免疫克隆选择算法快速收敛于全局最优的特性,加快搜索到最优特征子集的速度,为后续模式分类提供良好的判别依据.实验结果表明算法在保持甚至... 提出了一种基于免疫克隆选择算法的特征选择方法.特征选择可以被看成是一个组合优化问题,利用免疫克隆选择算法快速收敛于全局最优的特性,加快搜索到最优特征子集的速度,为后续模式分类提供良好的判别依据.实验结果表明算法在保持甚至提高分类精度的同时,有效地降低了特征维数.与基于遗传算法特征选择的结果相比较,在有限代数内,该算法能收敛到更优的特征子集,从而验证了算法的有效性及其应用潜力. 展开更多
关键词 克隆选择算法 特征选择 模式分类 全局最优 搜索 分类精度 快速收敛 子集 组合优化问题 维数
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局部放电脉冲波形特征提取及分类技术 被引量：33
17
作者 鲍永胜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第28期168-175,25,共8页
根据电力设备周围存在多种干扰以及绝缘存在多局放的工况,提出基于单一缺陷的局部放电在线监测与识别方法,并指出实现此系统的关键技术之一是脉冲群快速分类技术,其由脉冲波形特征提取和聚类分析算法组成。针对108次/s的超宽带局部放电... 根据电力设备周围存在多种干扰以及绝缘存在多局放的工况,提出基于单一缺陷的局部放电在线监测与识别方法,并指出实现此系统的关键技术之一是脉冲群快速分类技术,其由脉冲波形特征提取和聚类分析算法组成。针对108次/s的超宽带局部放电脉冲波形–时间序列,重点研究脉冲波形特征提取及分类技术。在分析等效时频算法和模糊C均值聚类算法的基础上,对其做了进一步的改进。基于气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)的局部放电试验结果表明:采用改进后的算法可以使计算机准确的完成对局放脉冲的的自动分类,并通过在聚类中引入阀值滤除了各子类脉冲中相似性较低的脉冲。这为研制多局放源的在线监及模式系统提供了试验和理论依据。 展开更多
关键词 局部放电 在线监测 特征提取 分类 多局放源 等效时频 模糊C均值
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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：31
18
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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人脸表情识别的研究进展 被引量：31
19
作者 蒋斌 贾克斌 杨国胜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第4期25-31,共7页
人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向,目前已成为国内外研究的热点。从人脸表情识别的特征提取和特征分类两方面出发,总结了国内外近几年人脸表情识别的进展状况。在特征提取阶段,根据所处... 人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向,目前已成为国内外研究的热点。从人脸表情识别的特征提取和特征分类两方面出发,总结了国内外近几年人脸表情识别的进展状况。在特征提取阶段,根据所处理的图像的属性,分别从静态图像和动态图像两个方面总结人脸表情的特征提取算法,前者包括整体法和局部法,后者分为模型法、光流法和几何法。在分类器的设计上,以贝叶斯网络和距离度量两条理论主线,贯穿主要的方法。最后结合国内外最新的研究成果和应用领域,展望了人脸表情识别的发展。 展开更多
关键词 人脸表情识别 特征提取 特征分类
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基于纹理特征提取的图像分类方法研究及系统实现 被引量：28
20
作者 谢菲 陈雷霆 邱航 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第7期2767-2770,共4页
深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间。
关键词 纹理特征提取 图像分类 灰度共生矩阵 支持向量机
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