| 基于支持向量机的人脸姿态判定 |
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| 引用本文： | 叶航军,白雪生,徐光祐.基于支持向量机的人脸姿态判定[J].清华大学学报(自然科学版),2003,43(1):67-70. |
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| 作者姓名： | 叶航军 白雪生 徐光祐 |
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| 作者单位： | 清华大学,计算机科学与技术系,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家"八六三"科技攻关项目(863-306-ZT03-01-1),国家自然科学基金资助项目(60273005),高等学校博士点专项科研基金资助项目(9900307) |
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| 摘 要： | 对于多姿态人脸检测中的姿态判定问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的人脸姿态判定算法。将人脸姿态划分成6个类别,从一个多姿态人脸库中手工标定出1800幅人脸图像作为训练样本集,分别训练基于支持向量分类(SVC)和基于支持向量回归(SVR)2种姿态分类器。另外标定出300幅人脸图像作为测试样本。SVC方法和SVR方法分别取得了1.67%和3.33%的分类错误率。其中SVC方法的分类效果明显优于在传统方法中效果最好的人工神经元网络(ANN)方法(分类错误率为3.33%)。对比实验结果表明,SVM方法对于解决姿态判定问题是很有效的。
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| 关 键 词： | 支持向量机 人脸检测 姿态判定 模式分类 |
| 文章编号： | 1000-0054(2003)01-0067-04 |
| 修稿时间： | 2001年5月16日 |
Face pose discrimination with support vector machines |
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| YE Hangjun,BAI Xuesheng,XU Guangyou.Face pose discrimination with support vector machines[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2003,43(1):67-70. |
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| Authors: | YE Hangjun BAI Xuesheng XU Guangyou |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machine (SVM) face detection pose discrimination pattern classification |
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