期刊文献+
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
人脸识别中的PSVM方法 被引量:2
1
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. 展开更多
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
下载PDF
2D—FDA和ProximalSVM在人脸识别上的联合应用
2
作者 王晓辉 《电脑知识与技术》 2009年第5期3513-3515,共3页
对人脸图像进行二维Fisher鉴别分析(2D—FDA)的特称抽取与最临近支持向量机(ProximalSVM)的分类进行组合。首先把人脸图像按测试样本和训练样本进行划分。对训练样本进行2D—FDA特征抽取,得到抽取不同特征数目的具有最大鉴别信息... 对人脸图像进行二维Fisher鉴别分析(2D—FDA)的特称抽取与最临近支持向量机(ProximalSVM)的分类进行组合。首先把人脸图像按测试样本和训练样本进行划分。对训练样本进行2D—FDA特征抽取,得到抽取不同特征数目的具有最大鉴别信息的特征向量。然后再把此特征向量与测试样本相结合,用最简单的支持向量机进行分类,得到比用最小欧氏距离方法更高的识别效率,从而说明这两种方法的组合在人脸识别应用中发挥了各自的优点。 展开更多
关键词 二维Fisher鉴别分析 最临近支持向量机 特征抽取 人脸识别
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部