判决特征选择的快速人脸识别算法

作     者：文益民 范志刚 WEN Yi-min;FAN Zhi-gang

作者机构：湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 湖南工业职业技术学院信息工程系湖南长沙410208 上海交通大学计算机系上海200240 

出 版 物：《国防科技大学学报》 (Journal of National University of Defense Technology)

年 卷 期：2009年第31卷第3期

页      面：87-91页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家863计划资助项目(2007AA04Z244) 国家自然科学基金重点资助项目(60835004) 湖南省博士后科研资助专项计划资助项目(2008RS4005) 

主　　题：判决特征 学习系统 支持向量机 人脸识别 

摘      要：为了在确保识别精度的条件下提高人脸识别的速度,提出了判决特征选择算法(SVM-DFS)。针对多类分类问题,判决特征选择算法根据统计学习理论使用支持向量机来实现特征选择,根据全概率定理把特征选择和多类分类集成到一个统一框架。在UMIST和FERET人脸数据库上的实验表明:SVM-DFS算法可以用来挑选对分类最有用的特征,这些挑选出来的特征具有明显的物理意义。使用判决特征选择方法不但可以加快分类器的响应速度,而且不降低分类器的泛化能力。