基于条件正定核的SVM人脸识别

摘要：

为提高人脸识别分类器的能力,采用了一种改进的可用于核学习方法的核函数一条件正定核函数.条件正定核函数一般不满足Mercer条件,但可以在核空间中计算样本间的距离,突出样本间的特征差异.对ORL、YALE、ESSEX三个标准人脸数据库进行仿真实验,结果表明基于条件正定核的SVM人脸识别算法在训练时间没有降低的情况下,与其他核函数法相比识别率有较大提高,并且当类别数增加时算法表现出较强的鲁棒性.

关键词：核函数、条件正定核、人脸识别、支持向量机、分类器

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60632050/F010401

在线出版日期：2011-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：178-181