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人脸识别中的PSVM方法
被引量:
2
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作者
王晓辉
《韩山师范学院学报》
2007年第3期29-36,共8页
最临近支持向量机Proximal SVM(PSVM)是一种有效的、简单的和快速的近似支持向量机方法,识别效果和标准支持向量机相当,相比之下有较少处理时间.虽然有此优点,它的有效性仅仅是针对维数不高、大样本的数据集,而对于上千维甚至上万维的...
最临近支持向量机Proximal SVM(PSVM)是一种有效的、简单的和快速的近似支持向量机方法,识别效果和标准支持向量机相当,相比之下有较少处理时间.虽然有此优点,它的有效性仅仅是针对维数不高、大样本的数据集,而对于上千维甚至上万维的、小样本的人脸数据库情况没有人给出实验结果.文章把PSVM稍做改变,对四个公开的人脸库进行分类.同时采用几种典型的泛化线性鉴别分析(GLDA)方法,对人脸图像预处理.从识别率和所用的处理时间两方面以及用最近邻及最近特征线分类器进行对比,得出具有较好识别效果和处理时间的方法.
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关键词
泛化线性鉴别分析
最临近支持向量机
小样本数据集问题
多类分类
人脸识别
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职称材料
题名
人脸识别中的PSVM方法
被引量:
2
1
作者
王晓辉
机构
韩山师范学院数学与信息技术系
出处
《韩山师范学院学报》
2007年第3期29-36,共8页
文摘
最临近支持向量机Proximal SVM(PSVM)是一种有效的、简单的和快速的近似支持向量机方法,识别效果和标准支持向量机相当,相比之下有较少处理时间.虽然有此优点,它的有效性仅仅是针对维数不高、大样本的数据集,而对于上千维甚至上万维的、小样本的人脸数据库情况没有人给出实验结果.文章把PSVM稍做改变,对四个公开的人脸库进行分类.同时采用几种典型的泛化线性鉴别分析(GLDA)方法,对人脸图像预处理.从识别率和所用的处理时间两方面以及用最近邻及最近特征线分类器进行对比,得出具有较好识别效果和处理时间的方法.
关键词
泛化线性鉴别分析
最临近支持向量机
小样本数据集问题
多类分类
人脸识别
Keywords
Generalized LDA
Proximal Support Vector Machines
small sample size problem
multi-class classification
face recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人脸识别中的PSVM方法
王晓辉
《韩山师范学院学报》
2007
2
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引证文献
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