核子类凸包样本选择方法及其SVM应用

摘要：

提出一种基于核函数方法的类内训练样本选择方法--核子类凸包样本选择法,并将其用于支持向量机.该样本选择方法通过迭代方法,逐一选择了那些经映射后"距离已选样本",并将其映射、生成"凸包最远的样本".实验结果表明,该方法选择的少量样本使支持向量机获得了较高的识别比率,减少了存储需求,提高了分类速度.

关键词：样本选择、凸包、支持向量机、核函数、人脸识别

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：212-214