基于增量学习SVM的人脸识别
【出 处】:《
计算机工程与科学
》
CSCD
2010年第32卷第6期 58-60页,共4页
【作 者】:
吕俊亚
[1] ;
韩忠军
[2]
【摘 要】
为了提高人脸识别率,本文提出了一种增量学习支持矢量机(SVM)人脸识别方法,有效地对SVM的参数进行更新。提出的方法采用高斯概率模型描述SVM的参数统计特征,在无需额外存储训练数据的前提下,采用增量学习SVM的方式实现参数的更新;并通过最小化分类误差准则最大化SVM两类输出值概率分布间的距离。详细的实验以及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能。
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