支持向量机及其应用研究综述

被引：183

作者：

祁亨年

机构：

[1] 浙江林学院信息工程学院临安

来源：

计算机工程 | 2004年 / 10期

关键词：

支持向量机; 机器学习; 统计学习理论;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在分析支持向量机原理的基础上，分别从人脸检测、验证和识别、说话人/语音识别、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了综述，并讨论了SVM的优点和不足，展望了其应用研究的前景。

引用

页码：6 / 9

页数：4

共 22 条

[1] 采用PCA/ICA特征和SVM分类的人脸识别 [J].

王宏漫 ;

欧宗瑛 .

计算机辅助设计与图形学学报, 2003, (04) :416-420+431

[2] 基于支持向量机与细节层次的三维地形识别与检索 [J].

肖俊 ;

吴飞 ;

庄越挺 ;

张引 .

计算机辅助设计与图形学学报, 2003, (04) :410-415

[3] 基于层次型支持向量机的人脸检测 [J].

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丁晓青 .

清华大学学报(自然科学版), 2003, (01) :35-38

[4] 基于支持向量机的人脸姿态判定 [J].

叶航军 ;

白雪生 ;

徐光祐 .

清华大学学报(自然科学版), 2003, (01) :67-70

[5] 用于人机交互的静态手势识别系统 [J].

刘江华 ;

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红外与激光工程, 2002, (06) :499-503

[6] 基于SVM-HMM混合模型的说话人确认 [J].

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计算机辅助设计与图形学学报, 2002, (11) :1080-1082

[7] UK心理测试自动分析系统的手写体数字识别 [J].

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[8] 基于支持向量机的计算机键盘用户身份验真 [J].

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[9] 基于SVM的空间数据库的层次聚类分析 [J].

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[10] Web挖掘系统的设计与实现 [J].

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