南昌大学学报(理科版)
南昌大學學報(理科版)
남창대학학보(이과판)
JOURNAL OF NANCHANG UNIVERSITH (NATURAL SCIENCE)
2007年
1期
49-52
,共4页
核主元分析%支持向量机%分类%识别
覈主元分析%支持嚮量機%分類%識彆
핵주원분석%지지향량궤%분류%식별
核主元分析具有能较好地提取非线性特征的优势;支持向量机具有的非线性映射能力,且泛化能力强.它们在分类与识别中应用时都各有自己的优点,结合核主元分析和支持向量机的特点,提出一种基于核主元分析的支持向量机识别方法,用该方法分别对 ORL 人脸库和iris数据集中的数据进行分类与识别,结果表明:如果根据设计好的核函数的参数,可以得到极高的识别率.
覈主元分析具有能較好地提取非線性特徵的優勢;支持嚮量機具有的非線性映射能力,且汎化能力彊.它們在分類與識彆中應用時都各有自己的優點,結閤覈主元分析和支持嚮量機的特點,提齣一種基于覈主元分析的支持嚮量機識彆方法,用該方法分彆對 ORL 人臉庫和iris數據集中的數據進行分類與識彆,結果錶明:如果根據設計好的覈函數的參數,可以得到極高的識彆率.
핵주원분석구유능교호지제취비선성특정적우세;지지향량궤구유적비선성영사능력,차범화능력강.타문재분류여식별중응용시도각유자기적우점,결합핵주원분석화지지향량궤적특점,제출일충기우핵주원분석적지지향량궤식별방법,용해방법분별대 ORL 인검고화iris수거집중적수거진행분류여식별,결과표명:여과근거설계호적핵함수적삼수,가이득도겁고적식별솔.
