基于一类支持向量机的快速人脸相似性学习?

• 作者: 卢星凝 夏佩佩 张莉
• 来源期刊: 浙江师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 一类支持向量机 支持向量机 相似性学习 机器学习
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16218/j.issn.1001-5051.2015.01.011

摘要

把一类支持向量机应用到人脸相似性学习中，提出了一种快速的人脸相似性学习方法.和标准支持向量机相比较，一类支持向量机的主要特点是只利用相似样本进行训练，减少了数据量，能快速地进行相似性学习.2个实际人脸数据库上的实验结果表明，本方法能够快速地学习到人脸相似性，其运行时间至多是支持向量机算法的三分之一.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张莉	苏州大学计算机科学与技术学院	92	532	11.0	19.0
5	夏佩佩	苏州大学计算机科学与技术学院	4	16	2.0	4.0
9	卢星凝	苏州大学计算机科学与技术学院	2	8	1.0	2.0