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用多类解析中心机(ACM)进行人脸识别 被引量：1

Multi-class Analytic Center Machine for Face Detection
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摘要 近年来,支持向量机(SVM)由于其非凡的推广能力已经在机器学习领域和优化领域引起了广泛的关注.支持向量机的最优解对应于翻译空间中最大内接球的中心.近来,人们提出了一些改进的算法,这些算法是考虑求解翻译空间中其他类型的中心,如重心.这些改进的方法能够进一步的增强分类器的推广能力.解析中心机(ACM)就是通过对翻译空间的解析中心进行求解以得到最优分类超平面的.本文中,我们提出了一种基于二叉树策略的多类ACM算法并将其应用到人脸识别上,并进一步给出了相应的实验结果.
作者 李铭 袁保宗 曾凡仔 刑强 孙运达
出处 《信号处理》 CSCD 2003年第z1期195-198,共4页 Journal of Signal Processing
关键词 解析中心 内点法 支持向量机
分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
  • 相关文献

参考文献5

  • 1[1]Theodore B. Trafalis, and Alexande M. Malyscheff. An Analytic Center Machine. Machine Learning.
  • 2[2]Chellappa R, Wilson C, Sirohey S. Human and Machine Recognition of Faces: A Survey. Proceedings of IEEE. 1995,83(5):704-740.
  • 3[3]Guodong Guo. Support Vector machines for face recognition. Image and Vision Computing, 19, 2001,631-638.
  • 4[4]Theodore B. An Analytic Center Machine. Machine Learning.
  • 5[5]V. Vapnik. The Nature of Statistical Learning Theory.Springer Verlag, 1995.

同被引文献5

  • 1M. H. Yang, "Detecting Faces in Images: A Survey."IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol. 24, no. 1, Jan. 2002.
  • 2Chellappa R, Wilson C, Sirohey S. "Human and Machine Recognition of Faces: A Survey". Proceedings of IEEE. 1995, 83(5):704-740.
  • 3Y. Wang and B. Yuan. "A Novel Approach for Human Face Detection from Color Image Under Complex Backgroud", Pattern Recognition. 34:1983_ 1992. Oct 2001.
  • 4G. Guo. S. Z. Li, and K. L. Chan, "Support Vector machines for face recognition," Image and Vision Computing, vol. 19, pp. 631-638, 2001.
  • 5游亚平,李明,袁保宗.可变光照下的人脸检测[J].信号处理,2004,20(2):101-107. 被引量：9

引证文献1

二级引证文献1

信号处理
2003年 第z1期

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