[支持向量机 分类论文]一种快速的判别公共向量分类方法

本文作者：韩姗姗；黄凯；王万良；郑建炜；蒋一波；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：在传统DCV的基础上,提出了一种改进的快速DCV分类方法。该方法与传统的DCV分类方法相比,在保证识别率相同的情况下具有较快的分类速率。传统的DCV分类方法通过计算特征向量之间的距离来进行分类,而所提快速DCV分类方法则通过标量计算完成分类。理论分析及复杂度计算表明,快速DCV分类方法的分类速率是传统DCV分类方法的2倍左右,在Yale、ORL和PIE3种人脸数据库得到的对比仿真实验结果验证了该算法的有效性。
【论文正文预览】：1引言在基于摄像头的智能安全系统需求中,人脸识别的重要性日益增强。自动的人脸实时检测和识别的重点在于速度和精确度,到目前为止,人们已经提出很多提高自动人脸识别效率的方法[1-4]。在人脸识别的实时应用中,计算时间和识别率至关重要[5]。在基于表观的方法中,整个人脸图片
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：判别公共向量快速分类算法人脸识别
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【稿件标题】：[支持向量机 分类论文]一种快速的判别公共向量分类方法
【作者单位】：浙江工业大学计算机科学与技术学院;
【发表期刊期数】：《计算机科学》2014年01期
【期刊简介】：本刊以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性。报告特点是：“前沿科学”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长，博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性，令人有开拓思路之......更多计算机科学杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1234/)投稿信息
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