基于融合的多类支持向量机

• 作者: 应自炉 张有为 李景文
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多类支持向量机 分类器融合 决策模板 人脸表情识别
• 年，卷（期）: 2009,（19）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 187-188,191
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2638字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.19.062

摘要

支持向量机可以处理2类问题,通过"一对一"和"一对多"方式能将2类支持向量机扩展为多类支持向量机.提出一种基于两类支持向量机融合的多类支持向量机构成方法.对分类器融合采用极大值法、极小值法、乘积法、均值法、中值法、投票法和各种决策模板融合方法.在日本女性表情数据库JAFFE上应用该方法进行人脸表情识别,结果证明了其有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张有为	北京航空航天大学电子信息工程学院	26	447	10.0	21.0
3	李景文	北京航空航天大学电子信息工程学院	74	648	14.0	21.0
4	应自炉	北京航空航天大学电子信息工程学院	55	346	8.0	16.0