基于支持向量机的彩色图像人脸检测方法

提出了一种利用肤色信息、基于样本学习的彩色图像人脸检测方法。该方法利用两层支持向量机进行人脸检测，用肤色和非肤色样本训练的第一层支持向量机对图像中每个像素进行分类，所有被判断为皮肤点的像素构成了肤色区域；用窗口对肤色区域进行遍历，用人脸和非人脸样本训练的第二层支持向量机判断窗口是否包含人脸模式，并对检测到的人脸区域进行必要的合并。实验结果显示，本文方法对彩色图像中正面人脸的检测率为87.6％。     

基于1类支持向量机的入侵检测模型研究

入侵检测由于其在网络安全中的重要地位得到迅速发展,同时也对其提出更高的要求．SVM由于其优良的泛化性能,近几年来得到很好的发展和利用．本文在对入侵检测技术和SVM的研究基础上提出了基于1类支持向量机的入侵检测模型．     

基于层次型支持向量机的人脸检测

复杂背景中的人脸检测可广泛应用于人脸识别、人机交互等方面。但目前大部分人脸检测方法中存在分类器训练困难和检测计算量大等问题。提出了一种基于层次型支持向量机的正面直立人脸检测方法,在这两方面作了改进。这种结构的分类器由一个线性支持向量机组合和一个非线性支持向量机组成,由前者在保证检测率的情况下快速排除掉图像中绝大部分非人脸区域,后者对人脸候选区域进行进一步确认。在卡内基梅隆CMU等数据库上的实验证明了这种方法不仅具有较高的检测率和较低的误检率,而且具有较小的计算量。     

基于SVM的分布式入侵检测系统

支持向量机（Support Vector Machine．简称SVM）具有泛化性高、全局最优、对样本的充分性要求不高等优点,在集中式的入侵检测问题中得到较好应用．文章将SVM算法推广到分布式入侵检测环境中,提出基于SVM的分布式学习算法。并在KDD Cup 99数据集上与集中式方式进行了对比实验．结果表明,该算法不仅能降低网络中的通信负载．而且取得了与集中式方式相当的检测性能．     

基于数据挖掘的财富指数提取

基于国家统计局的调查数据,通过数据挖掘技术对判断人们财富状况的关键因素进行了分析,提取了若干我们称之为财富指数的指标,得到了比较符合实际的结果.     

基于支持向量机优化的行人跟踪学习检测方法

提出一种基于SVM(Support Vector Machine)优化的TLD(Track-LearningDetection)行人检测跟踪算法.将行人作为正样本,背景作为负样本,提取出行人的HOG特征并投入线性SVM中进行训练,得到行人检测分类器,并标定出目标区域,实现行人自动识别;然后在TLD算法的基础上对行人进行跟踪和在线学习,估计检测出的正负样本并实时修正检测器在当前帧中的误检,利用相邻帧间特征点配准剔除误配点,同时更新跟踪器数据,以避免后续出现类似错误.实验表明,该算法能够适应遮挡变化且自动识别并稳定跟踪目标行人,较传统跟踪算法具有更强的鲁棒性.     

基于GA-SVM算法的网络入侵检测研究

信息网络化时代使得网络更加开放,网络安全问题备受关注,有效的网络入侵检测算法对确保网络安全发挥着至关重要的作用.在对SVM算法进行分析的基础之上,采用GA算法对惩罚系数和核参数进行优化,得到用于网络入侵检测的GA-SVM算法,同时将其应用于KDD Cup99数据集的4种网路入侵数据的检测中.检测结果表明,相对于SVM算...     

基于支持向量机的机场检测算法

提出了一种新的机场检测算法．该算法通过把机场跑道的几何特征与其所在区域的纹理特征相结合来描述机场特征，其中由灰度的平均值和方差、区域的光滑性、直方图的偏斜度、区域的一致性、图像的随机性、图像的梯度平均和方差等8个特征组成机场的纹理特征向量．先通过直线检测找到机场跑道的候选区域，然后用基于高斯核函数的支持向量机作为分类函数，对候选区域的特征向量进行分类，由此判别机场跑道．实验表明，与传统的仪通过形状判断机场的方法比较，该算法对机场的误检率较低，检测率比刘德红的方法高近10倍，几乎能实时完成一幅图像的检测．     

基于电流检测的集成电路诊断方法研究

文章介绍了高端电流检测的原理和方法,与低端电流电路进行比较,得到高端电流检测电路的优点,并对实际的电路进行电流数据采集,在此基础上,利用小波理论对电流信息进行分析,从理论的角度对集成电路工作状态诊断进行研究。     

基于模糊支持向量机和核方法的目标检测方法研究

介绍了模糊支持向量机（FSVM）理论，利用FSVM理论解决一般场景图像中的目标检测问题，并利用统计学习理论和支持向量机方法研究中形成的新的机器学习方法——核方法，研究FSVM的隶属度确定问题。实验表明，本算法具有较高的识别精度。本方法既具有针对性，又在理论上具有一般性，对推动模糊支持向量机这一新的模式分类方法的实际应用具有积极意义。     

基于综合截割性能优化的采煤机变速截割控制

针对目前滚筒采煤机在生产过程中采用单一牵引调速影响截割性能的问题,对采煤机的变速截割进行了探索研究.考虑变速截割的可行性及可靠性,按截割阻抗的大小对煤层硬度进行了平均划分;综合考虑不同截割性能指标的要求,对其进行加权平均作为优化目标,对截割运动参数进行了优化;在此基础上,对由截割阻抗变化引起的不同工况的调速策略进行了比较分析,得到了截割性能最优的变速截割调速控制策略.研究结果可为采煤机高效变速截割奠定理论基础.     

基于标准数据集的异常检测技术综述与实验分析

为了研究目前主流的异常检测算法,并了解基于相同数据集的异常检测算法之间性能的差异,首先简要分类综述现有异常检测技术,然后着重实验分析,选取5个具有代表性的异常检测算法,应用于10组不同维数和大小的标准数据集上,执行误差性能（FNR,FPR,AUC）对比,最后试验结果表明,基于统计的高斯混合（Gaussian Mixture）算法具有较大优势。     

基于SVM的驾驶员疲劳检测研究

疲劳驾驶是导致交通意外的一个重要原因,在车上装一个疲劳检测系统有助于预防交通事故的发生。现实条件下,司机的头和眼睛是不断运动的,使得疲劳特征提取变得比较困难,再加上外部干扰和光线条件的影响,准确判断司机的疲劳状态是一个具有挑战性的问题。本文介绍了一种利用支持向量机检测驾驶员疲劳状态的方法。首先采集驾驶员的头部视频,然后对视频图像进行处理,提取眼睛、嘴的视觉特征和点头频率变化情况,最后利用支持向量机依据这些特征来判断司机的疲劳状态。通过模拟实验,疲劳检测的准确率达到97.80%,表明该方法适合于驾驶员的疲劳检测。     

基于独立成分分析和支持向量机的入侵检测方法

提出了一种入侵检测方法,该方法采用独立成分分析方法获取入侵行为模式的高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后利用支持向量机对小样本、高维数据泛化能力强的特点,在独立成分空间中用支持向量机原理构造广义最优分类超平面.数值实验表明,所提方法可大大降低特征空间维数,具有较好的分类正确性.特别是当高斯核参数σ值在1~3之间时,利用该方法的漏检数仅为标准支持向量机算法的1/9,这说明它能有效地获取入侵行为的本质特征,对新的入侵行为有比较好的识别能力.     

采用核函数的多用户检测算法

提出了一种基于核函数的多用户检测(MUD)方案,与常规的支持向量机(SVM)学习算法不同的是,判别输出函数中的支持向量采用一种稀疏核逼近方法获取,而其对应系数则由输入采样协方差矩阵的广义特征向量构成,整个算法避免了常规的二次规划(QP)求解过程.仿真结果表明,采用核函数算法的检测性能与SVM检测性能接近,但在较大规模样本集下可有效减小计算量.     

基于WT-BTC特征和SVM组合分类的场景文本检测算法

针对自然场景文本检测在复杂背景下虚警高的问题,提出利用小波变换(wavelet transform,WT)和方块编码算法(block truncation coding,BTC)相结合的方式(WT-BTC)表征文本纹理,并结合支持向量机(support vector machine,SVM)完成对候选文本区域的分类确认。算法首先利用边缘检测和启发式规则快速确定候选文本区域;然后对候选文本区域进行小波分解和BTC编码,提取水平、垂直、对角方向的WT-BTC纹理特征;使用三个SVM分类器分别对不同方向纹理特征学习训练,组合SVM模型实现候选文本区域的二次检测,确认文本区域。实验结果表明算法提高了文本区域检测鲁棒性,在复杂背景条件下对场景文本有较好的检测效果。     

基于小波变换和支持向量机的人脸检测系统

研究了基于灰度图像的人脸检测问题，采用小波变换方法提取人脸特征，大大地降低了特征矢量的维数。使用交叉检验方法有效地解决了支持向量机训练时的对数估计问题，所设计的系统可以分别进行离线训练和在线检测，并且具有学习的功能。实验结果表明，该系统具有较高的正检率和较低的虚警率，而且还可以通过再学习进一步提高系统的检测性能。     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术

针对支持向量机算法中存在对噪声数据和异常数据敏感的问题,提出了模糊支持向量机算法,并应用于入侵检测.该算法是在传统支持向量机分类器的构造方法中引入隶属度函数,根据不同输入所得到的分类结果,产生相应的惩罚值.将这个方法应用到入侵检测系统中,能较好地将正常数据和异常数据区分开.实验结果表明,采用模糊支持向量机的入侵检测技术,其误报率低于基于支持向量机的入侵检测,同时其检测率也相对较高.     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术

针对支持向量机算法中存在对噪声数据和异常数据敏感的问题，提出了模糊支持向量机算法，并应用于入侵检测．该算法是在传统支持向量机分类器的构造方法中引入隶属度函数，根据不同输入所得到的分类结果，产生相应的惩罚值．将这个方法应用到入侵检测系统中，能较好地将正常数据和异常数据区分开．实验结果表明，采用模糊支持向量机的入侵检测技术，其误报率低于基于支持向量机的入侵检测，同时其检测率也相对较高．