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提出一种基于主成分分析和支持向量机与线性判别分析结合算法的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像目标鉴别方法.利用主成分分析算法对SAR图像向量进行降维并提取其全局特征,对降维后的全局特征采用最小类内散度支持向量机算法进行变换,并对变换结果训练生成最佳分类器,进行分类完成目标鉴别.实验结果表明该方法可以获得较高的分类正确率. 相似文献
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提出了一种基于流形学习的视频中文文本检测算法.算法重点针对文本图像和非文本图像的特征提取、流形降维、分类器训练等关键部分进行了改进,对人为收集的文本图像样本与非文本图像样本进行特征提取,并使用等距离映射的流形学习算法来完成特征降维,最后使用支持向量机来完成分类器训练,获取文本与非文本检测分类器,完成视频中文文本检测.实验结果表明,算法具有明显优越性,在检测可靠性和准确度上有较大提高,具有一定的实用意义. 相似文献
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癌蛋白质质谱数据中包含了大量未知的内部结构和变量。针对高通量癌蛋白质质谱数据这些特点,分别采用基于PCA-SVM和直接降维+SVM的方法对典型卵巢癌蛋白质质谱数据的进行分类对比实验,实验表明PCA-SVM方法随着PCA降维抽取维数的增加,正确率明显增加,可以较好的对测试样本进行识别和分类。 相似文献
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针对传统网络入侵算法在WLAN中的异常检测效率低,提出了一种SVM算法的WLAN入侵检测方法,首先对网络入侵的数据计算信息增益,从原始数据中选取对分类结果影响较大的特征属性,对SVM参数进行优化,最后采用优化的SVM算法对无线网络数据进行检测,得出网络入侵结果.实验结果表明,提出的算法检测正确率高、漏报率与误报率低,具有很好的应用前景. 相似文献
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将随机森林融合支持向量机(RF-SVM)模型引入个人信用评估问题中,利用随机森林的特征选择算法,对实验样本进行属性特征选择,将得到的结果作为输入变量构建模型,以获得更高的预测精度。通过对大量SVM分类模型研究,发现传统SVM模型中无法有效筛选预测指标。通过对实验样本实证研究,并验证该模型的预测结果可信度,将其与单独的全变量SVM模型结果比对,结果证明,该方法能获得较好的预测效果。 相似文献
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SIFT算法[8]通常用于目标跟踪与检测领域,但近年来同LBP,GABOR等算法一起作为纹理特征提取算法应用于人脸表情特征提取。本文采用SIFT算法对JAFFE表情库中的图像进行特征提取,利用PCA进行降维,采用SVM进行分类,最后得出SIFT算法的识别率并和其它特征提取算法如LBP,GABOR进行比较。 相似文献