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主成分分析(PCA)是人脸识别中特征提取的主要方法,支持向量机(SVM)具有适合处理小样本、非线性和高维数问题,利用核函数且泛化能力强等多方面的优点.文章将两者结合,先用快速PCA算法进行人脸图像特征提取和选择,用所选择的人脸特征向量训练多个支持向量机(SVM),最后用训练好的支持向量机(SVM)进行人脸识别的分类.在ORL人脸数据库上进行了实验,取得了满意的识别效果. 相似文献
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简略介绍了支持向量机的基本思想，研究其在综合评价中的应用。分析了对大学进行实力评估的过程，建立基于SVM的评价系统。比较新评价系统和采用其他方法如PCA(Principal Component Analysis主元分析)，Fisher等建立的评价系统所分别取得的拟合效果。结果表明：采用支持向量机设计的评价系统思路清晰，操作简单并且能取得更为理想的评估结果。 相似文献
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近红外光谱(NIR)技术已经在许多行业的定量和定性分析中广泛应用,而支持向量机(SVM)算法由于具有经验风险最小、防止过拟合、适于非线性分析等特点,开始逐步应用于近红外光谱分析领域。本文主要介绍了支持向量机,特别是最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法的特点,综述其在近红外光谱技术鉴别饲料原料、饲料产品、主要畜产品(肉、蛋、奶)种类和品质等非线性指标中的应用,同时分析了基于支持向量机算法的近红外光谱技术在未来饲料在线分析、低检测限成分的定性和定量分析,以及光谱信息数据提取算法改进等方面的研究趋势。 相似文献
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【目的】 探求一种无损的、非侵入性的、快速的胚胎性别鉴定方法。【方法】 以207个猪卵胞质内单精子显微注射(intracytoplasmic sperm injection,ICSI)胚胎及其培养液为研究对象,单个胚胎经巢式PCR扩增鉴定其性别后随机分成训练集和测试集,同时利用拉曼光谱技术获取单个ICSI胚胎培养液的拉曼光谱。原始光谱经过处理后,采用支持向量机(support vector machine,SVM)算法构建分类模型,先用训练样本进行训练和建模,然后预测测试样本的性别,结合PCR性别鉴定的结果,计算分类准确率。【结果】 通过巢式PCR对207个胚胎进行性别鉴定,鉴定出71个雄性胚胎、128个雌性胚胎,8个样品扩增失败。猪ICSI雄性胚胎培养液在1 082和1 360 cm-1拉曼位移处特征峰强度明显高于雌性胚胎,构建的胚胎性别鉴定模型的分类准确率为81.5%,雌性和雄性胚胎的分类准确率分别为81.3%和81.8%。【结论】 本研究将拉曼光谱技术与SVM法相结合构建了胚胎性别鉴定模型,分类准确率达到81.5%,提供了一种新的、无损的胚胎性别鉴定方法。 相似文献
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《黑龙江畜牧兽医》2015,(19)
为了研究分类与猪只行为及精神状况相关的姿态,试验提出了一种基于几何参数特征与决策树支持向量机的猪只姿态分类方法,首先根据猪只行为学特征并借鉴前人的研究成果选择5种相关的姿态,包括躺卧、侧面抬头站立、侧面低头站立、侧面平视站立以及正面站立,并以此建立猪只姿态样本库,再针对所研究姿态的图像形状特点,提出利用圆形度、高宽比、伸长度、质高比、质左比、质心左右比、最高点左右比、左(右)夹角余弦与左(右)抬头度11个几何参数特征作为描述姿态的图像特征,最后利用决策树支持向量机(DT-SVM)进行猪只姿态分类。结果表明:与1-V-1多分类支持向量机(1-V-1 SVM)与Ada Boost分类算法相比较,DT-SVM的分类精度较高,耗时较短。说明所选取的特征可以有效地描述猪只姿态。 相似文献
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本试验旨在应用并比较近红外和中红外光谱技术结合模式识别方法对掺假的豆粕进行快速鉴别。试验收集了不同批次145个纯豆粕样品,随机选取部分纯豆粕样品,掺入0.08%~5.00%的尿素聚合物,利用傅立叶变换近红外和中红外光谱技术及偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)分类方法,对掺假豆粕进行识别。结果表明:近红外光谱经变量标准化后建立的SVM分类模型训练集识别率为99.8%,测试集识别率为99.2%,检测限为1.0%;中红外光谱数据经变量标准化和一阶导数7点平滑处理后,建立的PLS-DA和SVM分类模型对样品的识别率均达到100.0%,检测限为0.08%。因此,近红外和中红外光谱技术均可对掺入尿素聚合物的豆粕快速鉴别,后者的灵敏度高于前者。 相似文献
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本试验以牛初乳奶片、乳酸奶片为对象,采集了多个样品的拉曼光谱并进行结构解析,随后以拉曼光谱为输入,先后论证了多种数据预处理方法的适用性,以及特征提取方法的选择、分类算法的参数优化。结果显示,奶片的拉曼光谱可提供样品丰富的化学结构信息,表征蛋白质、脂肪、糖类等营养物质信息,但由于样品间具有较高的谱图相似性,仅凭裸眼无法实现类别判别。引入支持向量机分类器,系统讨论了包括小波降噪、多元散射校正、求导、归一化多种数据预处理方法,结果发现小波降噪、多元散射校正、一阶求导以及归一化相结合的预处理可有效提高分类器识别率。进一步运用主成分分析特征提取算法,揭示出特征提取可提高分类算法的运行效率、去除冗余信息、节省运行时间、提高分类准确率。随后,比较了网格搜索算法、粒子群优化算法、遗传算法,用以支持向量机分类器参数优化,揭示出网格搜索算法可高效获得最佳惩罚参数(c=11.3731)和核函数参数(γ=0.00097656),可供建立优化的智能判别模型。 相似文献
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《科技视界》2014,(12)
脑机接口(BCI)是一种特殊的人机交互通道。P300电位是一种事件相关电位,通过利用视觉诱发产生P300电位,实现了基于P300电位的目标探测系统。此系统通过自身的图像采集与处理分析模块,来提供足以诱发出P300的图像序列,并将该图像所对应的脑电信号(EEG)打一个时间开始标签。然后对产生的P300成分采用在线单次提取方法获取,对标签后250ms~350ms的一段数据利用训练好的SVM(支持向量机,Support Vector Machine)进行分类识别。对分类识别出的P300电位信号,依据时间关系,反推追溯出诱发引起该P300电位的图像,从而达到对特定目标探测的目的。 相似文献
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