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主元子空间中的SVM性别分类算法

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提出了一种在主元子空间中的SVM性别分类算法.它首先通过主元分析对图像输入空间进行降维,形成一个主元子空间,然后在该子空间中以SVM进行隐性升维再构建最优分界面.文中对算法在不同参数下的性能进行了比较,并将本算法和其他方法进行了比较.实验结果表明,在选择了合适参数的情况下能达到94.87%的准确率,并能获得比其他方法更好的性能.

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来源
《第七届中国人工智能联合学术会议》|2002年|133-137|共5页
会议地点桂林
作者
刘文瑶; 潘纲; 吴朝晖;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
性别分类; 主元分析; 支持向量机; 图像识别;

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专利

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