基于颜色模型和稀疏表示的图像型火焰探测

常用的图像型火焰探测算法是提取火焰在图像上表现出的单个特征信息或其有效组合作为识别的依据,需要大量的训练样本进行学习与参量优化,且识别率对特征选择的要求也很高.本文从火焰的整体特征考虑,提出了基于颜色模型和稀疏表示模型相结合的图像型火灾探测方法.首先在HIS空间建立颜色模型对火灾图像进行预处理提取出疑似区域,建立稀疏表...     

ISG-FHEV等效燃油消耗最小控制策略

针对室内复杂环境下火灾识别准确率会降低的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行火灾火焰识别的方法。首先在 颜色空间进行火焰图像分割,对获得的火焰图像进行预处理并提取相关特征量;其次采用PSO算法搜索SVM的最优核参数和惩罚因子,并在PSO算法中加入变异操作和非线性动态调整惯性权值的方法,加快了搜索SVM最优参数的精度和速度;然后将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入SVM模型进行训练,并建立参数优化后的SVM分类器模型;最后将待测试样本输入SVM模型进行分类识别。算法的火灾识别准确率达到94.09%,分类效果明显优于其他分类算法。仿真结果表明,改进的PSO优化SVM算法提高了火焰识别的准确率和实时性,算法的自适应性更强,误判率更低。     

基于改进的PSO优化SVM火灾火焰识别算法研究

针对室内复杂环境下火灾识别准确率会降低的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行火灾火焰识别的方法;首先在YCrCb颜色空间进行火焰图像分割,对获得的火焰图像进行预处理并提取相关特征量;其次采用PSO算法搜索SVM的最优核参数和惩罚因子,并在PSO算法中加入变异操作和非线性动态调整惯性权值的方法,加快了搜索SVM最优参数的精度和速度;然后将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入SVM模型进行训练,并建立参数优化后的SVM分类器模型;最后将待测试样本输入SVM模型进行分类识别;算法的火灾识别准确率达到94.09%,分类效果明显优于其他分类算法;仿真结果表明,改进的PSO优化SVM算法提高了火焰识别的准确率和实时性,算法的自适应性更强,误判率更低。     

汽车自动变速箱油的近红外光谱识别研究

利用自编码网络(autoencoder network, AN)流形学习和稀疏表示(sparse representation, SR)方法对汽车变速箱油进行近红外光谱品种识别研究。以壳牌、美孚、嘉实多、上海大众和上海通用五种变速箱油为对象,利用AN方法对600～1800 nm近红外光谱数据进行非线性降维,获取10个特征变量。每种变速箱油选取30个样本(共150个样本)作为训练样本,每种30个样本(共150个样本)作为测试样本。所有训练样本的特征变量组成了稀疏表示方法的整体训练样本矩阵,将变速箱油品种分类识别问题转化为一个求解待识别测试样本对于整体训练样本矩阵的稀疏表示问题,通过求解L-1范数意义下的最优化问题来实现。经过主成分分析(principal component analysis,PCA)和AN降维后,分别利用线性判断分析法(linear discriminant analysis,LDA)、偏最小二乘支持向量机法(least squares-support vector machine,LS-SVM)和本文提出的稀疏表示分类算法进行分类比较。结果表明,结合自编码网络和稀疏表示方法对五种汽车变速箱油品种的平均识别准确率达97.33%,为汽车变速箱油品种近红外光谱快速准确识别提供了有效的新途径。     

多特征融合的交通标志检测与分类研究

针对国内交通标志的属性特征,提出了一种基于颜色和形状的交通标志分类算法。采用RGB模型分量值互减的方法对自然背景下的交通标志图像进行分割,提取出感兴趣区域,对标志区域进行形态学处理、边缘检测,提取标志外层轮廓。利用Hough变换识别交通标志线性特征。在识别交通标志颜色和几何形状的基础上,利用交通标志的分类知识实现交通标志的快速分类。实验结果表明,该方法容易实现,满足实时性要求,并能达到较好的分类效果。     

基于可见光谱图的大豆外观品质判别方法

提出一种基于可见光谱图多模态词典特征低秩稀疏表示框架的大豆外观品质判别方法,以精确确定大豆品质等级。首先,提取大豆粒子可见光谱图像的多尺度空间梯度特征和色差分量(YCbCr)颜色空间特征;将上述提取的空间梯度特征和颜色空间特征看作视觉词汇,通过Kernel K-means聚类算法获取视觉词汇的核空间局部分布聚类中心,形成视觉词典;然后,使用低秩稀疏表示法耦合上述两种特征,用于消除高维异质模态词典描述符中冗余信息的影响;最后,在高维耦合空间中根据样本之间的度量对低秩稀疏耦合表示多模态词典特征进行分类。所提方法充分利用多模态多尺度空间梯度特征和YCbCr颜色空间特征来描述大豆粒子外观品质的语义特征归属。实验结果表明:建模集和预测集总的识别精度分别达92.7%和80.1%,所提方法的识别精度优于文献中提出的基于单一模态的视觉词典特征表示方法。     

基于颜色和纹理特征的黄瓜果实图像分割

温室黄瓜的识别是黄瓜采摘机器人研究的重要环节,要解决此问题首先必须对采集的黄瓜图像进行分割。提出了一种结合颜色特征和纹理特征进行分割的方法。根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,在RGB模型中先通过颜色滤去不相关物体,然后利用灰度共生矩阵提取纹理特征,得到可区分果实和背景的两大纹理特征,即熵和能量,有效地解决了果实和背景颜色相似的识别问题。     

基于雷达反射率图像特征的冰雹暴雨识别

为了实现冰雹暴雨天气的识别与分类,提出了一种基于雷达反射率图像特征的自动识别方法.对雷达回波反射率图像中冰雹回波区域和暴雨回波区域的图像特征进行提取,通过分析冰雹暴雨间单一特征的差异性和不同特征之间的分类互补性,确定了识别冰雹暴雨的有效图像特征(包括强度特征和纹理特征).将提取出的样本有效特征与探空数据(0℃和~20℃温度层高度)结合,利用粗糙集理论进行数据挖掘,进而建立了冰雹暴雨天气的客观识别模型.通过对362个测试样本的测试与统计,冰雹击中率达到93.29%,暴雨的击中率达到89.27%,并且两者均具有较低的误警率.实验结果与传统PUP系统比较,表明利用雷达反射率图像特征实现对冰雹暴雨天气的识别与分类具有较好的效果.     

远程采集模糊无人机图像的特征识别方法研究

地面对空中无人机的视觉识别中,由于无人机的飞行速度、角度呈现非线性变化。使得采集的疑似图像存在特征模糊、衰退等问题,传统的模式识别方法无法提取无人机图像的主要特征,极大程度上降低了图像的识别概率。提出一种引入球面谐波基图像特征细分的无人机识别算法,建立球面谐波基图像识别模型,利用无人机图像的球面谐波基图像近似率,对模糊图像的差异特征进行依次识别。实验结果表明,利用改进算法建立的模糊无人机图像差异特征识别模型,具有一定的优越性,提高了无人机识别的准确率。     

基于稀疏表示的核素能谱特征提取及核素识别

提出了一种基于稀疏表示的核素能谱特征提取方法,其实质是将核素能谱在区分性最好的稀疏原子上进行投影。利用稀疏分解方法对核素能谱进行稀疏分解,提取分解系数向量作为表征核素的特征向量,通过模式识别分类方法建立分类模型实现核素识别。与传统稀疏分解方法的区别在于:在能谱稀疏分解过程中按照稀疏字典中的原子排列顺序顺次进行分解;其次,分解目的在于特征提取,即最终提取到的特征对不同核素具有可区分性,并不要求核素能谱的重构精度。在241Am, 133Ba, 60Co, 137Cs, 131I和152Eu共6种核素1200个能谱数据上进行了核素识别实验,7种不同分类算法的平均识别率达到91.71%,实验结果的统计分析表明,本文提出的特征提取方法识别准确率显著地高于两种传统核素能谱特征提取方法准确率。     

Concentrative sparse representation based classification

Sparse representation is being proved to be effective for many tasks in the field of pattern recognition. In this paper, an efficient classification algorithm based on concentrative sparse representation will be proposed to address the problem caused by insufficient training samples in each class. We firstly compute representation coefficient of the testing sample with training samples matrix using subspace pursuit recovery algorithm. Then we define concentration measurement function in order to determine whether the sparse representation coefficient is concentrative. Subspace pursuit is repeatedly used to revise the sparse representation until concentration is met. Such a concentrative sparse representation can contribute to discriminative residuals that are critical to accurate classification. The experimental results have showed that the proposed algorithm achieves a satisfying performance in both accuracy and efficiency.     

联合稀疏表示在水下目标分类中的应用

水下目标分类识别的性能受所选特征的限制,多特征往往可以获得更加稳定的结果,针对这一问题,提出了一种基于联合稀疏表示模型的水下目标分类识别方法。首先对水下目标回波信号提取3种具有信息互补性与关联性的特征:中心矩特征、小波包能量谱特征、梅尔频率倒谱系数特征,然后应用加速近端梯度法对联合稀疏表示模型进行优化,求解得到最优联合稀疏系数,最后根据最小误差准则确定目标类别。在消声水池开展模拟实验,对6类目标进行分类识别,结果表明:与传统算法相比,提出的算法具有更高识别准确率,并且其执行效率较传统算法有很大提升。      

A sparse representation method based on kernel and virtual samples for face recognition

To improve the classification accuracy of face recognition, a sparse representation method based on kernel and virtual samples is proposed in this paper. The proposed method has the following basic idea: first, it extends the training samples by copying the left side of the original training samples to the right side to form virtual training samples. Then the virtual training samples and the original training samples make up a new training set and we use a kernel-induced distance to determine M nearest neighbors of the test sample from the new training set. Second, it expresses the test sample as a linear combination of the selected M nearest training samples and finally exploits the determined linear combination to perform classification of the test sample. A large number of face recognition experiments on different face databases illustrate that the error ratios obtained by our method are always lower more or less than face recognition methods including the method mentioned in Xu and Zhu [21], the method proposed in Xu and Zhu [39], sparse representation method based on virtual samples (SRMVS), collaborative representation based classification with regularized least square (CRC_RLS), two-phase test sample sparse representation (TPTSSR), and the feature space-based representation method.     

A hierarchical structure with improved OMP sparse representation used with face recognition

With the rapid development of the face recognition technology, more and more optical products are applied in people's real life. The recognition accuracy can be improved by increasing the number of training samples, but the colossal training samples will result in the increase of computational complexity. In recent years, sparse representation method becomes a research hot spot on face recognition. In this paper we propose an energy constrain orthogonal matching pursuit (ECOMP) algorithm for sparse representation to select the few training samples and a hierarchical structure for face recognition. We filter the training samples with ECOMP algorithm and then we compute the weights by all selected training samples. At last we find the closest recovery sample to the test sample. Simultaneously the experimental results in AR, ORL and FERET database also show that our proposed method has better recognition performance than the LRC and SRC_OMP method.     

基于稀疏表示模型和自回归模型的高光谱分类

针对高光谱分类中对光谱信息和空间信息利用不足的问题,提出了一种基于稀疏表示模型和自回归模型相结合的分类算法。该算法利用稀疏表示模型和自回归模型,设计联合字典:在光谱维上,利用稀疏表示模型将高光谱的每个光谱向量表示为字典中训练样本的稀疏线性组合;在空间维上,利用自回归模型对每个光谱向量的8邻域进行约束。针对不同样本分别构造一个字典,在减少计算量的同时减小重构误差,最后在最小重构误差和邻域相关性的约束下求解稀疏表示问题,以最小重构误差为准则实现高光谱数据的分类。仿真结果表明,该方法能够有效地提高高光谱数据的分类精度。     

Face image recognition via collaborative representation on selected training samples

In this paper, we present a collaborative representation-based classification on selected training samples (CRC_STS) for face image recognition. The CRC_STS uses a two stage scheme: The first stage is to select some most significant training samples from the original training set by using a multiple round of refining process. The second stage is to use collaborative representation classifier to perform classification on the selected training samples. Our method can be regarded as a sparse representation approach but without imposing l₁-norm constraint on representation coefficients. The experimental results on three well known face databases show that our method works very well.     

高光谱技术融合图像信息的牛肉品种识别方法研究

高光谱图像包含了大量的光谱信息和图像信息,采用高光谱成像技术对牛肉品种进行识别。获取可见-近红外(400~1000 nm)光谱范围内的安格斯牛、利木赞牛、秦川牛、西门塔尔牛、荷斯坦奶牛五个品种共252个牛肉样本的高光谱图像。在ENVI软件中对高光谱图像进行阈值分割并构建掩膜图像,获取样本的感兴趣区域(ROI),并结合伪彩色图对牛肉样本的反射率指数进行可视化表达;采用Kennard-Stone(KS)法对样本集进行划分以提高模型的预测性能;对原始光谱采用卷积平滑(SG)、区域归一化(Area normalize)、基线校正(Baseline)、一阶导数(FD)、标准正态变量变换(SNV)及多元散射校正(MSC)等6种方法进行预处理;采用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长。然后利用颜色矩对不同牛肉样本的颜色特征进行提取;对原始光谱图像进行主成分分析,结合灰度共生矩阵(GLCM)算法,提取主要纹理特征。最后结合偏最小二乘判别(PLS-DA)算法建立牛肉样本基于特征波长、颜色特征以及纹理特征的识别模型。KS法将牛肉样本划分为校正集190个,预测集62个;将未经预处理的光谱数据与经过6种不用预处理的光谱数据进行建模分析,结果发现经FD法处理后的光谱数据所建模型的识别率最高;结合CARS法对经FD法预处理后的光谱数据进行特征波长提取,共提取出22个波长;利用颜色矩和GLCM算法分别提取出每个牛肉样本的9个颜色特征、48个纹理特征。将特征波长数据与颜色、纹理特征信息进行融合建模,结果表明,基于特征光谱+纹理特征的模型识别效果最佳,其校正集与预测集识别率分别为98.42%和93.55%,均高于特征光谱数据模型识别率,说明融合纹理特征后使样本分类信息的表达更加全面;融合颜色特征后模型的校正集识别率均有所增加,但预测集识别率稍逊,颜色特征虽携带了部分有效信息,但这些信息与牛肉样本的相关性不大。因此,寻找与牛肉样本相关性更大的颜色特征是提高模型识别率的重要途径之一。该研究结果为牛肉品种的快速无损识别提供了一定的参考。