【摘 要】
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人脸的确认实质上是一个一类分类问题或野点检测问题,即只需要精确地描述某一类样本的分布,而将该类样本之外大范围内的样本点视为野点.为了能精确地描述某一类样本的分布,在
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(032353);国家自然科学基金资助项目(70471074)
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人脸的确认实质上是一个一类分类问题或野点检测问题,即只需要精确地描述某一类样本的分布,而将该类样本之外大范围内的样本点视为野点.为了能精确地描述某一类样本的分布,在对国内外现有统计学习理论和核方法进行研究的基础上,针对＂人脸确认＂这一特定的应用对象,分析了已有的一类分类算法,即支持向量数据描述方法在处理动态样本中存在的不足,进而指出,随着训练样本数目的增加,该算法会因为过大的优化规模而无法实际操作,为此提出了用于人脸确认的动态支持向量数据描述算法.由于新算法在优化过程中,仅需要考虑待检测样本和原有支持向量
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