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云南省教育厅科学研究基金(200502)

作品数:1 被引量:12H指数:1
相关作者:董志民贺思德何晨光更多>>
相关机构:华中科技大学云南大学更多>>
发文基金:云南省教育厅科学研究基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘支持...
  • 1篇向量
  • 1篇向量机

机构

  • 1篇华中科技大学
  • 1篇云南大学

作者

  • 1篇何晨光
  • 1篇贺思德
  • 1篇董志民

传媒

  • 1篇云南大学学报...

年份

  • 1篇2008
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用被引量:12
2008年
支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS-SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS-SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.
何晨光贺思德董志民
关键词:人脸识别支持向量机最小二乘支持向量机
共1页<1>
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