基于机器视觉的图像处理与特征识别方法的研究

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Matlab下递归扩展最小二乘辨识方法的实现。

指纹，由于其具有终身不变性、唯一性和方便性，已几乎成为生物特征识别的代名词。指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点（minutiae）。

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基于图像重构和特征融合的人脸识别方法研究.rar

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文中提出一种基于液体状态机的音乐和弦序列识别方法.该方法首先将音乐信号进行切分采样并对每帧提取音级轮廓(PCP),经训练后得到一个液体状态机模型.方法提出两类奇异矩阵、和弦出现概率向量、和弦变换矩阵,它们可用在和弦序列后处理阶段.在神经网络模型、隐马尔科夫模型、回声状态网络模型、液体状态机模型上进行的初步实验得到8组实验数据.数据表明液体状态机模型对音乐和弦序列具有较好的识别效果,文中提出的后处理算法也能显著提高识别准确率.

基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途, 但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性, 情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据, 且依赖于同源被试数据. 本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法. 在人脸图像模态, 为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题, 本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型. 在脑电信号模态, 本文提出了两种情绪识别模型: 第一个是基于支持向量机的被试依赖型模型, 当测试数据与训练数据同源时有较高准确率; 第二个是为降低脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情绪识别的影响而提出的跨被试型模型, 该模型基于长短时记忆网络, 在测试数据和训练数据不同源的情况下也具有稳定的情绪识别性能. 为提高对同源数据的情绪识别准确率, 本文提出两种融合多模态决策层情绪信息的方法: 枚举权重方法和自适应增强方法. 实验表明: 当测试数据与训练数据同源时, 在最佳情况下, 双模态情绪识别模型在情绪唤醒度维度和效价维度的平均准确率分别达74.23%和80.30%; 而当测试数据与训练数据不同源时, 长短时记忆网络跨被试型模型在情绪唤醒度维度和效价维度的准确率分别为58.65%和51.70%.