噪音人脸图像的总间隔v最小类内方差SVM分类

被引：2

作者：

杨冰

王士同

机构：

[1] 江南大学信息工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2010年 / 46卷 / 30期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

支持向量机(SVM); 最小类内方差支持向量机(MCVSVMs); 总间隔v-支持向量机(TM-v-SVM); 人脸识别; 主成分分析(PCA); 核主成分分析(KPCA);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

提出总间隔v最小类内方差支持向量机(TM-v-MCVSVMs),用于解决含有噪音人脸图像的分类问题,它综合了最小类内方差支持向量机(MCVSVMs)和总间隔v-支持向量机(TM-v-SVM)的优点。给出了TM-v-MCVSVMs在小样本问题和非线性分类问题中的解决方法。经初步的实验验证,在含有噪音人脸图像的分类问题中,TM-v-MCVSVMs获得了比MCVSVMs和TM-v-SVM更好的分类性能。

引用

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