基于增量学习SVM的人脸识别

• 作者: 吕俊亚 韩忠军
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 增量学习 支持矢量机 人脸识别
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 58-60,111
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.06.016

摘要

为了提高人脸识别率,本文提出了一种增量学习支持矢量机(SVM)人脸识别方法,有效地对SVM的参数进行更新.提出的方法采用高斯概率模型描述SVM的参数统计特征,在无需额外存储训练数据的前提下,采用增量学习SVM的方式实现参数的更新;并通过最小化分类误差准则最大化SVM两类输出值概率分布间的距离.详细的实验以及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕俊亚	河南财经学院计算机与信息工程学院	12	77	4.0	8.0
2	韩忠军	郑州航空工业管理学院实验室管理处	9	22	3.0	4.0