| 噪音人脸图像的总间隔v最小类内方差SVM分类 |
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| 引用本文： | 杨冰,王士同.噪音人脸图像的总间隔v最小类内方差SVM分类[J].计算机工程与应用,2010,46(30):148-152. |
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| 作者姓名： | 杨冰 王士同 |
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| 作者单位： | 江南大学信息工程学院,江苏无锡214122 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863)，国家自然科学基金重大项目，国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 提出总间隔v最小类内方差支持向量机（TM-v-MCVSVMs），用于解决含有噪音人脸图像的分类问题，它综合了最小类内方差支持向量机（MCVSVMs）和总间隔v-支持向量机（TM-v-SVM）的优点。给出了TM-v-MCVSVMs在小样本问题和非线性分类问题中的解决方法。经初步的实验验证，在含有噪音人脸图像的分类问题中，TM-v-MCVSVMs获得了比MCVSVMs和TM-v-SVM更好的分类性能。
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| 关 键 词： | 支持向量机（SVM） 最小类内方差支持向量机（MCVSVMs） 总间隔v-支持向量机（TM-v-SVM） 人脸识别 主成分分析（PCA） 核主成分分析（KPCA） |
| 收稿时间： | 2009-12-16 |
| 修稿时间： | 2010-2-8
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Total margin v minimum class variance SVM for noisy face classification |
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| YANG Bing,WANG Shi-tong.Total margin v minimum class variance SVM for noisy face classification[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(30):148-152. |
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| Authors: | YANG Bing WANG Shi-tong |
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| Affiliation: | School of Information Technology,Jiangnan University,Wuxi,Jiangsu 214122,China |
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| Abstract: | In this paper,the Total Margin v Minimum Class Variance Support Vector Machines（TM-v-MCVSVMs） as the improved version of Minimum Class Variance Support Vector Machines（MCVSVMs） is presented for noisy face recognition,which integrates the advantages of MCVSVMs with TM-v-SVM.The discussions about the proposed TM-v-MCVSVMs for ＂small sample size＂ problem and nonlinear classifications are also given.The experimental results about noisy face classification demonstrate that the proposed TM-v-MCVSVMs has better classification performance than both MCVSVMs and TM-v-SVM. |
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| Keywords: | Support Vector Machine（SVM） Minimum Class Variance Support Vector Machines（MCVSVMs） Total Margin v support Vector Machine（TM-v-SVM） face recognition Principal Component Analysis（PCA） Kernel Principal Component Analysis（KPCA） |
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