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首页> 外文会议>4th International Conference on Audio-and Video-Based Biometric Person Authentication AVBPA 2003 Jun 9-11, 2003 Guildford, UK >Combining SVM Classifiers for Multiclass Problem: Its Application to Face Recognition
【24h】

Combining SVM Classifiers for Multiclass Problem: Its Application to Face Recognition

机译：结合SVM分类器解决多类问题：其在人脸识别中的应用

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In face recognition, a simple classifier such as k-NN is frequently used. For a robust system, it is common to construct the multi-class classifier by combining the outputs of several binary ones. The two basic schemes for this purpose are known as one-per-class (OPC) and pairwise coupling (PWC). The performance of decomposition methods depends on accuracy of base dichotomizers. Support vector machine is suitable for this purpose. In this paper, we give the strength and weakness of two representative decomposition methods, OPC and PWC. We also introduce a new method combining OPC and PWC with rejection based on the analysis of OPC and PWC using SVM as base classifiers. The experimental results on the ORL face database show that our proposed method can reduce the error rate on the real dataset.
机译：在面部识别中，经常使用诸如k-NN的简单分类器。对于健壮的系统，通常通过组合几个二进制分类器的输出来构造多分类器。为此目的，有两种基本方案，即每类一个（OPC）和成对耦合（PWC）。分解方法的性能取决于基本二分法器的准确性。支持向量机适用于此目的。在本文中，我们给出了两种代表性分解方法OPC和PWC的优缺点。在以SVM为基础分类器对OPC和PWC进行分析的基础上，我们还提出了一种将OPC和PWC与拒绝相结合的新方法。在ORL人脸数据库上的实验结果表明，我们提出的方法可以降低真实数据集的错误率。

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