采用改进高斯核的MLS-SVM人脸表情识别算法

采用改进高斯核的MLS-SVM人脸表情识别算法
卢照敢;许春梅;孙楠;苗许娜
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2014(041)0z1
【摘要】针对用于支持向量机的低维输入数据空间向高维特征空间的映射,通过黎曼测度张量扩大了支持向量机的线性可分边界,进一步提高了支持向量机分类的准确性.考虑到MLS-SVM的多分辨逼近效果和改进高斯核函数对支持向量机分类准确度的提升,企图努力给出一种基于两者优点的人脸表情识别算法,以反映人类在自然界中的认知过程,提出了采用改进高斯核的MLS-SVM人脸表情识别算法.实验结果表明,其人脸表情识别性能通过修改高斯核函数获得了较大的提升.
【总页数】4页(P132-134,142)
【作者】卢照敢;许春梅;孙楠;苗许娜
【作者单位】河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450002;西安电子科技大学电子工程学院西安710071;河南理工大学计算机科学与技术学院焦作454000;河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450002;河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450002
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
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