刘丽娟
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：重庆大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 人脸识别中基于均匀设计的SVM超参数调节方法被引量：4
- 2009年
- 为了有效地解决超高维、多类别人脸识别中支持向量机(SVM,support vector machine)超参数调节计算复杂性问题,提出一种基于均匀设计(UD,uniform design)的SVM超参数调节的人脸识别方法。用UD代替传统的网格(grid)和梯度下降(gradient descent)方法挑选充分均衡分散在整个试验范围内且能得到满意实验结果的特征点,通过最小化k折交叉验证误差界或留一法(LOO,leave-one-out)误差界获取SVM最佳超参数。在UCI模拟数据集(Waveform)及人脸图像库(Yale,PIE)上进行了实验,结果表明,本文方法与传统的SVM超参数调节方法相比,能大大降低超参数调节的时间且能在一定程度上提高人脸分类识别率,使SVM超参数调节方法在解决高维人脸真实数据问题时具有一定的实用价值。
- 李伟红刘丽娟龚卫国辜小花
- 关键词：人脸识别
- 支持向量机超参数调节方法的研究及其在人脸识别中的应用
- 支持向量机/(Support Vector Machine, SVM/)是模式识别领域广泛使用的强有力的分类工具。SVM的特点主要是通过引入核函数将原始空间中的训练数据转换到相应的Hilbert特征空间,使输入空间线性不...
- 刘丽娟
- 关键词：人脸识别均匀设计
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