RBF支持向量机用于多类混叠的人脸识别研究

朱树先; 李芸; 祝勇俊; 吴征天

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RBF支持向量机用于多类混叠的人脸识别研究

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摘要

RBF支持向量机以其稳定性和识别率高的优势被广泛地应用于模式识别和故障检测。与其他文献不同,RBF支持向量机被应用于多类混叠的人脸识别。一方面考察经过多类混叠后,以RBF为核函数的支持向量机的性能有无退化,另一方面使其更具实用价值。经过实验验证,与RBF支持向量机用于单一类别相比,多类混叠的样本在性能上的确稍有退化,但是仍旧保持了很高的识别率,验证了该方法的有效性和实用性。

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来源
《控制工程》 |2019年第4期|773-776|共4页
作者
朱树先; 李芸; 祝勇俊; 吴征天;
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作者单位

苏州科技大学电子与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
支持向量机; RBF核函数; 多类混叠; 人脸识别;

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