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公开(公告)号：CN108958486A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810737293.X
申请日：2018-07-06
申请人： 重庆邮电大学
CPC分类号： G06F3/015 , G06F2203/012 , G06K9/00228 , G06K9/00536 , G06K9/00885 , G06K9/6269
摘要： 本发明涉及一种基于人脸识别脑电N170成分的情绪脑机接口系统，属于脑机交互领域。该系统主要包括图片刺激器，头表脑电信号采集器、人脸识别特异性波N170检测器、正负情绪分类器、情绪音乐播放器和情绪调节器。图片视觉刺激器将人脸正负情绪图片以视觉刺激的方式混合呈现给用户，采集用户的脑电信号，经放大、模数转换后，经过人脸识别特异性波N170检测器的处理分析，检测并提取出含有人脸正负情绪图片刺激相关的特异性N170脑电信号，并将分类器用于正情绪和负情绪脑电信号的分类，然后转化为控制命令，完成对正负情绪音乐的控制。本发明脑电特异性波的特征比较稳定，识别效果高，能够实现高可用性的脑机接口。
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公开(公告)号：CN108921172A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810550987.2
申请日：2018-05-31
申请人： 清华大学
CPC分类号： G06K9/4671 , G06K9/6256 , G06K9/6269
摘要： 本发明公开了一种基于支持向量机的图像处理装置。该装置包括：图像块获取模块，用于获取图像块；特征提取模块，提取图像块特征，得到特征向量，包括：第一提取单元，第二提取单元，第三提取单元，以及第四提取单元；图像识别模块，基于邻近算法，从低级别到高级别，根据某一级别中是否存在大于该级别预先设置的阈值的置信分数识别该图像块是否正常；图像分类模块，基于支持向量机对图像分类；数据处理模块，对识别出的图像块数目和分类出的图像块数目进行处理，完成图像的识别和分类。本发明还公开了一种基于支持向量机的图像处理方法。本发明可以快速、准确的完成图像识别与分类，提高了识别和分类的准确性，可应用于病理组织图片处理。
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公开(公告)号：CN108875626A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810608933.7
申请日：2018-06-13
申请人： 江苏电力信息技术有限公司 , 国网江苏省电力公司
CPC分类号： G06K9/00771 , G06K9/6256 , G06K9/6261 , G06K9/6269
摘要： 本发明公开了一种输电线路的静态火灾检测方法，它包括以下步骤：对图像进行过分割；对过分割得到的分割区域集按相似度进行合并；对合并后每个剩下的区域，使用预先训练好的SVM分类器进行火焰判断，如判断出为火焰区域，则进行标注；否则不标注。本发明能检测出静态火焰区域，达到更好的检测准确率。
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公开(公告)号：CN108846417A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810506839.0
申请日：2018-05-24
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6269 , G06K9/627
摘要： 本发明公开了一种基于ELM和SVM的快速优化分类算法，提出的基于ELM和SVM的快速优化分类算法将线性不可分问题转化为线性可分问题，训练得到两个SVM分类器作为算法核心；此算法能够极大地改善网络泛化性能，算法效率高，能够在短的时间内处理更多的数据，从而进一步促进ELM和SVM在模式识别、机器学习、大数据处理等领域得到更加广泛的应用。
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公开(公告)号：CN108809874A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810755613.4
申请日：2018-07-11
申请人： 河海大学
CPC分类号： H04L27/0012 , G06K9/6256 , G06K9/6269
摘要： 本发明公开了一种基于循环支持向量机的雷达与通信多信号分类方法，训练阶段包括以下步骤：(1)采用瞬时自相关提取信号的相位特征差异；(2)采用包络方差特征提取信号幅度起伏特征；(3)设定QPSK信号为正类，设定BPSK信号、16QAM信号为负类，并分别和QPSK信号组成训练信号集，提取二维特征后，运用支持向量机算法循环训练出相应的最优权值向量及偏置值，并分别构成相应的最优决策界；从而将训练样本的三种信号在二维特征向量空间中实现分类识别。本发明通过提取信号的包络方差与瞬时自相关相位特征，构建二维特征平面，采用循环支持向量机算法实现多信号分类，从而实现不同调制类型的雷达与通信信号的直接分类识别。
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公开(公告)号：CN108805216A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810630864.X
申请日：2018-06-19
申请人： 合肥工业大学
CPC分类号： G06K9/6269 , G06K9/00288 , G06K9/4642 , G06K9/4671 , G06K9/6223 , G06K9/6256 , G06K9/629
摘要： 本发明实施例公开一种基于深浅特征融合的人脸图像处理方法，能够在有限数据集上提高的泛化能力。该方法包括：对面部表情图像数据集采用数据增强方法进行扩充，同时提取所述面部表情图像数据集中每幅图像的SIFT特征；使用词袋模型Bow表示的SIFT特征作为提取的浅层特征，将对应图像获得的深浅特征串联为一个特征向量，并利用SVM分类器进行训练。
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公开(公告)号：CN108805211A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810619177.8
申请日：2018-06-15
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6269 , G06K9/6256 , G06K9/6292
摘要： 本发明公开一种基于机器学习的智能业务类型感知方法，尽可能多的提取网络流量特征，然后根据相关性进行筛选，并基于支持向量机的分类器实现业务感知分类，不仅可以实现对传统业务的类型感知，又可以实现对采用随机端口或隐藏端口的业务以及将报文内容加密的业务的类型感知。
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公开(公告)号：CN108805168A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810419832.5
申请日：2018-05-04
申请人： 唯亚威通讯技术有限公司
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06N5/04 , G06N20/00 , G06K9/6269 , G06K9/6256
摘要： 设备可以接收与从非稳定状态转换到稳定状态的制造过程相关联的训练光谱数据。该设备可以基于训练光谱数据生成支持向量机(SVM)分类模型的多次迭代。该设备可以基于SVM分类模型的多次迭代确定与制造过程相关联的多个预测的转换时间。多个预测的转换时间中的预测的转换时间可以识别在制造过程期间SVM分类模型的对应迭代预测制造过程从非稳定状态转换到稳定状态的时间。该设备可以基于多个预测的转换时间生成与确定制造过程是否已经达到稳定状态相关联的最终的SVM分类模型。
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公开(公告)号：CN108805067A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810552616.8
申请日：2018-05-31
申请人： 陕西师范大学
CPC分类号： G06K9/00536 , G06K9/0051 , G06K9/00523 , G06K9/624 , G06K9/6269
摘要： 一种表面肌电信号手势识别方法，首先对表面肌电手势信号进行变分模态分解，得到自适应分解信号，FastICA方法消除信号中的噪声；然后采用监督局部线性嵌入方法对手势信号的高维数据降维并提取特征，获得手势信号有效的低维特征矩阵；最后使用支持向量机分类器对手势信号进行分类和识别。本发明可以对表面肌电信号进行自适应分解，消除信号中的噪声，具有较强的抗干扰能力和噪声鲁棒性；本发明能识别出不同的手势并且具有较高的分类识别率，可用于表面肌电信号手势识别以及其它信号方面的分类。
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公开(公告)号：CN108805064A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810548635.3
申请日：2018-05-31
申请人： 中国农业大学
CPC分类号： G06K9/00664 , G06K9/6256 , G06K9/6269 , G06N3/0454
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的鱼类定位检测和识别方法及系统，其中方法包括：将待识别图像输入第一预设神经网络，根据第一预设神经网络的输出结果，获得待识别图像中每条鱼对应的目标框；将每个目标框对应的图像输入第二预设神经网络，根据第二神经网络的输出结果，获得每个目标框中鱼的种类；其中，第一预设神经网络是根据带有目标框标记的样本图像进行训练后获得；第二预设神经网络是根据带有种类标记的样本图像进行训练后获得。该方法及系统有效确保了检测结果和识别结果的准确性，具有良好的抗干扰性和鲁棒性；避免了传统图像识别中通过人工提取和选择特征所导致的识别结果不准确且效率低下的问题。
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