基于SVM的特定人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩71頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、特定人臉識(shí)別技術(shù)是人臉識(shí)別的重要部分,其主要目的是判斷人臉樣本是否屬于某個(gè)類(lèi)別。從算法的角度考慮,特定人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)訓(xùn)練樣本分布、分類(lèi)器閾值設(shè)定、分類(lèi)結(jié)果評(píng)價(jià)方法等方面有其獨(dú)特的要求。首先,特定人臉識(shí)別技術(shù)的訓(xùn)練樣本屬于小樣本,其分類(lèi)的閾值也需要針對(duì)不同類(lèi)別的樣本進(jìn)行單獨(dú)設(shè)置。而其評(píng)價(jià)方法也無(wú)法簡(jiǎn)單的使用分類(lèi)成功率來(lái)表示,而應(yīng)該考察其正確接受率、正確拒絕率、錯(cuò)誤接受率和錯(cuò)誤拒絕率等多個(gè)指標(biāo)。
   文章首先采用了經(jīng)典的人臉識(shí)別算

2、法對(duì)特定人臉識(shí)別任務(wù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),通過(guò)ROC曲線的表現(xiàn),指出了原有算法的不足:除了算法本身的缺陷之外,無(wú)法針對(duì)分布范圍很廣的負(fù)樣本進(jìn)行有效描述也是這些算法在特定人臉識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)不佳的原因。
   為了提高算法在特定人臉識(shí)別任務(wù)中的性能,文章使用了AdaBoost方法對(duì)SVM分類(lèi)器進(jìn)行了組合訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中,可以通過(guò)權(quán)值定義來(lái)有針對(duì)性的挑選樣本類(lèi)別進(jìn)行訓(xùn)練,從而提升算法對(duì)不同類(lèi)別樣本的分類(lèi)能力。另一方面,由于AdaBoost對(duì)弱

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論