基于SVM的特定人脸识别技术研究

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特定人脸识别技术是人脸识别的重要部分,其主要目的是判断人脸样本是否属于某个类别从算法的角度考虑,特定人脸识别技术对训练样本分布分类器阈值设定分类结果评价方法等方面有其独特的要求首先,特定人脸识别技术的训练样本属于小样本,其分类的阈值也需要针对不同类别的样本进行单独设置而其评价方法也无法简单的使用分类成功率来表示,而应该考察其正确接受率正确拒绝率错误接受率和错误拒绝率等多个指标文章首先采用了经典的人脸识别算法对特定人脸识别任务进行了实验,通过ROC曲线的表现,指出了原有算法的不足:除了算法本身的缺陷之外,无法针对分布范围很广的负样本进行有效描述也是这些算法在特定人脸识别任务中表现不佳的原因为了提高算法在特定人脸识别任务中的性能,文章使用了AdaBoost方法对SVM分类器进行了组合训练在训练过程中,可以通过权值定义来有针对性的挑选样本类别进行训练,从而提升算法对不同类别样本的分类能力另一方面,由于AdaBoost对弱分类器的分类精度和差异性有一定的要求,一个比较稳定的分类器在经过AdaBoost训练后,分类性能并不能获得实质上的提高,所以在选择弱分类器时,必须保证一定的差异性针对这种要求,文章采用基于径向基核函数的SVM分类器,并提出了在每轮训练中进行参数调整的AdaBoost-OPSVM方法和AdaBoost-CPSVM方法以保证训练的需要,并取得了较好的分类效果
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