人脸确认的动态支持向量数据描述方法

• 作者: 肖健华
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据描述 人脸确认 核方法 野点
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文与技术报告
• 页码范围: 19-25
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4980字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8961.2006.01.004

摘要

人脸的确认实质上是一个一类分类问题或野点检测问题,即只需要精确地描述某一类样本的分布,而将该类样本之外大范围内的样本点视为野点.为了能精确地描述某一类样本的分布,在对国内外现有统计学习理论和核方法进行研究的基础上,针对"人脸确认"这一特定的应用对象,分析了已有的一类分类算法,即支持向量数据描述方法在处理动态样本中存在的不足,进而指出,随着训练样本数目的增加,该算法会因为过大的优化规模而无法实际操作,为此提出了用于人脸确认的动态支持向量数据描述算法.由于新算法在优化过程中,仅需要考虑待检测样本和原有支持向量集,从而可以大大降低优化过程中涉及的运算规模和内存需求,进而可保证人脸确认过程中的实时性与动态性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖健华	五邑大学智能技术与系统研究所	91	1162	18.0	30.0