基于稀疏孪生支持向量机的人脸识别

• 作者: 宋静
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 孪生支持向量机 稀疏性 噪声不敏感
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.07.024

摘要

针对人脸识别问题,文中提出了一种稀疏孪生支持向量机(STSVM)模型.在TSVM算法的基础上,通过结合样本的局部密度和全局离散度构造STSVM,并利用局部密度和全局离散度对样本进行删减,实现了TSVM的稀疏化.此外,局部密度的引入使得STSVM对噪声不敏感.另一方面,将STSVM算法与"1 vs rest"方法相结合,解决了人脸检测的多类检测问题.最后,在ORL人脸数据集上对文中提出的算法进行验证.实验结果表明,文中提出的STSVM适用于人脸识别,且取得了令人满意的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋静		2	0	0.0	0.0