基于核的大间距分类器
提出了一种新的非线性鉴别分析算法-基于核的大间距分类器,该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小.在ORL人脸数据库上做实验,分别对识别率及识别时间做分析,可以看出本方法的优势所在.
大间距分类器、支持向量机、非线性鉴别分析、核方法、类内散布
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60632050/F010401
2009-11-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
4475-4478