【摘 要】
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提出一种由若干个支持向量机（SVM）分类器串连而成的级联SVM算法,用于人脸图像性别识别。该算法把容易被前一层分类器分类的训练样本过滤掉,将难度较高的训练样本重新组织起来训
【基金项目】
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江西省自然科学基金资助项目(2007GZS2246);江西省科技支撑基金资助项目(赣科发技字[2007]200号);江西省教育厅科技基金资助项目(赣教技字[2007]30号)
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提出一种由若干个支持向量机（SVM）分类器串连而成的级联SVM算法,用于人脸图像性别识别。该算法把容易被前一层分类器分类的训练样本过滤掉,将难度较高的训练样本重新组织起来训练新一层的分类器。结合级联分类器和SVM理论的优势,在训练过程中能够使用更多的样本,具有更好的识别性能。在同一硬件实验条件下的实验结果表明,单层SVM最多只能训练7万样本,而四层级联SVM的训练样本数可达12万以上,相应的识别率也从96.6%上升至98.4%。
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