基于SVM RFE的人脸特征选择方法

提出一种新的基于SVMRFE(SupportVectorMachineRecursiveFeatureElimination)的人脸特征选择方法。该方法将权重矢量和半径/间隔作为SVMRFE的特征选择标准,采用缩放因子梯度算法优化特征搜索。基于该方法构建了一种实用、有效的人脸特征提取、选择及识别框架,并在UMIST人脸数据库上进行了验证实验。对特征选择前后的分类能力及速度进行了分析比较,结果表明,该方法是一种实用、有效的人脸特征选择方法,可以在特征维数为80左右时,达到94.62%的分类识别率。