基于SVM RFE的人脸特征选择方法

• 作者: 尹克重 李伟红 梁毅雄 陈伟民 龚卫国
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 人脸识别 支持向量机(SVM) RFE
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 113-117
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2006.05.025

摘要

提出一种新的基于SVM RFE(Support Vector Machine Recursive Feature Elimination)的人脸特征选择方法.该方法将权重矢量和半径/间隔作为SVM RFE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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈伟民	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	311	4748	37.0	51.0
2	龚卫国	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	74	990	19.0	27.0
3	李伟红	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	41	585	16.0	23.0
4	梁毅雄	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	10	171	7.0	10.0
5	尹克重	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	5	67	5.0	5.0