首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于SMA方法的人脸校验
引用本文:何丹,周激流,何坤.基于SMA方法的人脸校验[J].四川大学学报(自然科学版),2006,43(2):341-344.
作者姓名:何丹  周激流  何坤
作者单位:1. 四川大学电子信息学院,成都,610064
2. 四川大学电子信息学院,成都,610064;四川大学计算机学院,成都,610064
基金项目:国家自然科学基金(60272095);; 四川省科技公关基金(0366006-013-4)
摘    要:提出了基于SMA方法解决人脸与非人脸的校验问题.该方法首先运用主分量分析PCA(Principal Component Analysis)方法降低特征向量的维数,然后运用神经网络原理,采用径向基函数RBF(Radial Basis Function)前向神经网络,运用SMA算法得到人脸、非人脸的软间隔判决函数.这种方法允许在样本训练过程中有错误分类,从而更具推广性,且得到的判决函数更加简单,进而使实时处理系统效率更高.实验表明,该方法对图象中含有较多噪声点或者明显附属物的人脸、非人脸图象正确率较高.

关 键 词:AdaBoost算法    主分量分析    径向基函数    软间隔    SMA
文章编号:0490-6756(2006)02-0341-04
收稿时间:6/7/2005 12:00:00 AM
修稿时间:2005-06-27

Face Validation Based on Soft Margin AdaBoost Algorithm
HE Dan,ZHOU Ji-liu,HE Kun.Face Validation Based on Soft Margin AdaBoost Algorithm[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2006,43(2):341-344.
Authors:HE Dan  ZHOU Ji-liu  HE Kun
Institution:Collage of Electric Information; Sichuan University,Collage of Electric Information; Sichuan University,Collage of Computer Sciences,Collage of Electric Information; Sichuan University
Abstract:Presents a new machine learning method to solve the validation problem between face and non-face.This method used PCA(principal component analysis) to reduce the dimensionality of the training examples.NNA(neural network algorithm),RBF(radial basis function),and SMA was used to get the soft-margin decision function between face and non-face.Because the misclassification of the noisy in images is allowed during training samples,experimental results showed that this method has better generalization,the decisi...
Keywords:adaboost algorithm  PCA  RBF  soft margin  SMA
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《四川大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号