计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
25期
186-188
,共3页
支持向量机(SVM)%多类分类%2_a_2方法
支持嚮量機(SVM)%多類分類%2_a_2方法
지지향량궤(SVM)%다류분류%2_a_2방법
提出一种2_a_2支持向量机多类分类新方法,它的优点是充分利用了每个子分类器的识别结果,将最少数量的子分类器组合在一起,实现多类分类.通过对CMU表情库4种不同表情图像的分类识别实验表明,该算法能明显提高识别速率.将该方法应用于解决更多类的分类问题时,同样体现出优越性.
提齣一種2_a_2支持嚮量機多類分類新方法,它的優點是充分利用瞭每箇子分類器的識彆結果,將最少數量的子分類器組閤在一起,實現多類分類.通過對CMU錶情庫4種不同錶情圖像的分類識彆實驗錶明,該算法能明顯提高識彆速率.將該方法應用于解決更多類的分類問題時,同樣體現齣優越性.
제출일충2_a_2지지향량궤다류분류신방법,타적우점시충분이용료매개자분류기적식별결과,장최소수량적자분류기조합재일기,실현다류분류.통과대CMU표정고4충불동표정도상적분류식별실험표명,해산법능명현제고식별속솔.장해방법응용우해결경다류적분류문제시,동양체현출우월성.
