改进的支持向量机算法在人脸识别上的应用

• 作者: 谌璐 贺兴时
• 来源期刊: 纺织高校基础科学学报
• 关键词: 支持向量机 混合核函数 粒子群优化算法 人脸识别
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 108-115
• 页数: 8页
• 分类号: O224|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1006-8341.2015.01.022

摘要

支持向量机算法作为一种新的机器学习方法，在处理小样本分类问题上具有明显优势，但核函数和参数的选取直接影响支持向量机算法的性能。针对该问题，文中通过组合全局核函数和局部核函数的混合核函数方法，建立了基于粒子群算法的混合核支持向量机算法，并将其用于O RL人脸数据库的人脸识别测试。结果表明，该改进算法较标准的支持向量机算法具有更高的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺兴时	西安工程大学理学院	136	975	16.0	25.0
2	谌璐	宝鸡文理学院经济管理学院	4	18	2.0	4.0