基于条件正定核的SVM人脸识别

• 作者: 刘莉 梁久祯 陈秀宏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 核函数 条件正定核 人脸识别 支持向量机 分类器
• 年，卷（期）: 2010,（33）
• 页码范围: 178-181
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4238字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.050

摘要

为提高人脸识别分类器的能力,采用了一种改进的可用于核学习方法的核函数一条件正定核函数.条件正定核函数一般不满足Mercer条件,但可以在核空间中计算样本间的距离,突出样本间的特征差异.对ORL、YALE、ESSEX三个标准人脸数据库进行仿真实验,结果表明基于条件正定核的SVM人脸识别算法在训练时间没有降低的情况下,与其他核函数法相比识别率有较大提高,并且当类别数增加时算法表现出较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘莉		1	13	1.0	1.0
2	陈秀宏		1	13	1.0	1.0
3	梁久祯		1	13	1.0	1.0