支持向量机与最小二乘法的关系研究

研究了支持向量机 (SVM)在二次损失函数下的优化问题解的形式 ,并与普通的最小二乘 (L S)估计问题进行了比较 ,得到了几乎完全一致的优化问题形式。由于 SVM在二次损失函数下的优化问题对应于一个欠定问题 ,该问题在最小二乘估计中有最小范数解。如果 SVM的参数选择合适 ,从理论上可以证明采用二次损失函数的 SVM函数拟合问题实际为约束最小二乘估计问题 ,并且该问题的解对应于最小范数最小二乘解。由于最小化范数解实际是 SVM在取某些参数时的一个特例 ,如果能够自动调整这些参数 ,则得到一类最小化范数解。由此提出了采用 SVM解决最小二乘法问题的思想 ,由于 SVM的优点 ,使解更加符合实际情况     

基于局部线性映射神经网络和亮度补偿的彩色人脸检测

人脸识别是一个具有广阔应用前景和极富挑战性的研究课题。作为自动人脸识别系统的第一步,快速有效的人脸检测至关重要。利用颜色信息进行人脸检测,具有直观、简单、快速的特点,非常适用于作为自动人脸识别系统的人脸粗定位环节。该文提出一种基于局部线性映射（ Ｌ Ｌ Ｍ）神经网络和亮度自适应补偿的人脸区域检测算法,根据待检测图像上每点的颜色值判断它属于人体区域还是背景区域,从而框出可能的人脸区域。实验表明,此算法对于实验室背景下的人脸检测取得了较好的效果。一方面可以较好地区分人脸区域和背景区域,甚至与人脸颜色比较相近的背景区域,同时对实验室环境下各种光照条件的变化具有很好的鲁棒性。     

Open Bookmark——基于Agent的信息过滤系统

为解决搜索引擎等传统网络信息服务系统的不足 ,提出了一个基于 Agent的信息过滤系统—— OpenBookm ark,它提供了一个开放性的信息组织环境。 OpenBookm ark使用向量空间法和社会过滤两种信息过滤方式帮助用户获取有用信息。向量空间法采用关键词向量描述用户的信息需求 ,通过计算信息之间的相似度 ,从信息数据库中提取符合用户兴趣的信息推荐给用户 ,并根据用户的反馈信息调整关键词向量。系统采用信息 Agent获取用户的信息需求 ,以实现个性化的主动信息服务 ,Agent之间采用 Agent通信语言进行信息协作 ,实现社会过滤。在开放式信息服务系统中使用信息过滤的方法 ,可以帮助用户有效地获取信息。