论文研究基于小波变换和支持向量机的音频分类.pdf

基于超球支持向量机的语音识别研究，高翔，刘晓峰，针对大多数种类的支持向量机多分类算法在语音识别中运行速度相对较慢的情况，提出了基于超球支持向量机的语音识别，该方法可以取

应用简易支持向量机（SSVM）进行客户流失预测，以提高机器学习方法的预测能力。以国外电信公司客户流失预测为实例，与最近邻算法（NPA）进行了对比，发现该方法在获得与NPA近似准确率的条件下，所花费的时

基于支持向量机的虹膜识别方法研究，王勇，，为了提高虹膜识别的准确性和稳定性,本文研究了统计学习理论的支持向量机学习算法,在该研究的基础上,将二维分类问题扩展到虹膜特征

在星敏感器导航星表的建立过程中由于恒星的数量太多,往往要进行筛选,通常这种选择是一种基于枚举的大量反复的提取过程,复杂费时而结果往往并不是最优的。而基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)方法

支持向量机（SVM）是在统计学习理论基础上发展而来的一种新的通用学习方法，较好地解决了有限样本的学习分类问题。用支持向量机的分类算法，选取不同的核函数，构造了支持向量机的不同分类器，并将其应用于冠心病

提出了利用Cascade组合方法生成基于贝叶斯、神经网络与决策树的组合分类器，并将之应用到肝脏图像的分类中。实验结果表明，与现有医学图像分类方法相比，该组合方法可以有效地提高医学图像分类的准确性和稳定

针对之前提出的很多算法产生的显著图都存在背景信息杂乱、干扰噪声多、细节丢失等问题，提出了一种基于小波变换和Retinex算法的显著性检测算法。首先，利用Retinex算法对图像进行前期处理；然后，对前

提出了一种提取掌纹图像特征的方法，该方法的实现过程如下：首先，计算掌纹图像上均布离散位置的二维Gabor小波变换系数的幅值，将其作为掌纹图像的原始特征；其次，利用主分量分析实现Gabor小波特征的降维

为了实现对多媒体数据版权的有效保护，提出了一种基于离散混沌映射和二维离散小波变换的图像水印新算法。该算法利用切延迟椭圆反射腔离散混沌系统（TDERCS）产生的混沌序列，将其二值化后加密水印图像，并采

针对数字视频的版权保护应用,提出了一种混合提升小波变换和DCT的视频水印算法。该算法先对水印进行混沌加密和Arnold置乱处理,借助密钥选取r帧彩色视频并将每帧视频的每一分量进行互不重叠的8×8分块,