基于融合的多类支持向量机

被引：11

作者：

应自炉 ^{[1
,2
]}

李景文 ^{[1
]}

张有为 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学电子信息工程学院

[2] 五邑大学信息学院

来源：

计算机工程 | 2009年 / 35卷 / 19期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

多类支持向量机; 分类器融合; 决策模板; 人脸表情识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

支持向量机可以处理2类问题,通过"一对一"和"一对多"方式能将2类支持向量机扩展为多类支持向量机。提出一种基于两类支持向量机融合的多类支持向量机构成方法。对分类器融合采用极大值法、极小值法、乘积法、均值法、中值法、投票法和各种决策模板融合方法。在日本女性表情数据库JAFFE上应用该方法进行人脸表情识别,结果证明了其有效性。

引用

页码：187 / 188+191 +191

页数：3