基于不同Margin的人脸特征选择及识别方法

作     者：李伟红 陈伟民 杨利平 龚卫国 Li Wei-hong;Chen Wei-min;Yang Li-ping;Gong Wei-guo

作者机构：重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044 

基　　金：国家教育部科学研究重点项目(02057) 重庆市自然科学基金重点研究项目(CSTC2005BA2002) 重庆市自然科学基金(CSTC2005BB2181)资助课题 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2007年第29卷第7期

页      码：1744-1748页

摘      要：Margin在机器学习中具有很重要的意义,基于margin的特征选择方法就是从分类的角度对特征集各特征的权重进行分析。该文对不同的margin进行了分析,提出将sample-margin和hypothesis-margin分别作为特征选择标准对SBS特征选择方法进行改进,然后设计具有最佳超参数的SVM多项式分类器进行人脸识别。实验在FRERT人脸图像库上进行并与Relief特征选择方法进行了比较,对SVM和NN分类器的实验结果也进行了分析。实验结果显示:该文提出的人脸识别特征选择及识别方法是有效、适用的。

主 题 词：人脸识别 Margin 特征选择 支持向量机(SVM) 顺序后退法(SBS) 

学科分类：0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

馆 藏 号：203286177...