一种相似性学习算法及其在人脸识别中的应用

传统的支持向量机相似性学习算法在构造样本对时,会考虑所有的原始训练样本,致使样本对空间和原样本空间呈平方关系,而过多的训练样本对会降低训练速度。为此,提出一种改进的支持向量机相似性学习算法,并应用到人脸识别中。引入二元样本对方法构造样本对,采用K近邻算法减少不相似样本对的生成,从而加快支持向量机的训练速度,同时使用随机降维方法来降低人脸数据的维数。实验结果表明,与基于差空间样本对和差绝对值样本对的算法相比,该算法可获得更高的识别率。