基于SVM RFE的人脸特征选择方法

摘要：

提出一种新的基于SVM RFE(Support Vector Machine Recursive Feature Elimination)的人脸特征选择方法.该方法将权重矢量和半径/间隔作为SVM RFE的特征选择标准,采用缩放因子梯度算法优化特征搜索.基于该方法构建了一种实用、有效的人脸特征提取、选择及识别框架,并在UMIST人脸数据库上进行了验证实验.对特征选择前后的分类能力及速度进行了分析比较,结果表明,该方法是一种实用、有效的人脸特征选择方法,可以在特征维数为80左右时,达到94.62%的分类识别率.

关键词：特征选择、人脸识别、支持向量机(SVM)、RFE

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部科学技术研究项目02057;重庆市自然科学基金CSTC2005BA2002;同济大学校科研和教改项目CSTC2005BB2181

在线出版日期：2006-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：113-117