基于SMA方法的人脸校验

• 作者: 何丹 何坤 周激流
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: AdaBoost算法 主分量分析 径向基函数 软间隔 SMA
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 341-344
• 页数: 4页
• 分类号: TP392
• 字数: 2720字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2006.02.020

摘要

提出了基于SMA方法解决人脸与非人脸的校验问题.该方法首先运用主分量分析PCA(Principal Component Analysis)方法降低特征向量的维数,然后运用神经网络原理,采用径向基函数RBF(Radial Basis Function)前向神经网络,运用SMA算法得到人脸、非人脸的软间隔判决函数.这种方法允许在样本训练过程中有错误分类,从而更具推广性,且得到的判决函数更加简单,进而使实时处理系统效率更高.实验表明,该方法对图象中含有较多噪声点或者明显附属物的人脸、非人脸图象正确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周激流	四川大学电子信息学院	227	2494	25.0	39.0
5	何坤	四川大学电子信息学院	85	599	14.0	20.0
6	何丹	四川大学电子信息学院	47	170	8.0	11.0