幾種新型分類器設(shè)計(jì)及其在人臉識別應(yīng)用中的研究.pdf

1、南京理工大學(xué)博士學(xué)位論文幾種新型分類器設(shè)計(jì)及其在人臉識別應(yīng)用中的研究姓名：周曉飛申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：楊靜宇20080401摘要博Ij論文集樣本對樣本分布的有效估計(jì)。在MITCBCL人臉識別數(shù)據(jù)庫的trainingsynthetic子庫的實(shí)驗(yàn)中，基于子空間樣本選擇的最近鄰?fù)拱诸惼魅〉昧溯^好的實(shí)驗(yàn)效果，與未經(jīng)選樣的最近鄰?fù)拱诸惼飨啾龋撍惴ㄖ恍柽x擇較少的樣本就可以保證分類器的100％的識別率，并且算法的執(zhí)行時(shí)

2、間大大縮短。核最近鄰?fù)拱诸惼魍罱復(fù)拱诸惼饕粯右采婕巴苟我?guī)劃問題的求解，因此，本文提出基于核子空間樣本選擇的核最近鄰?fù)拱诸惼鳌：俗涌臻g樣本選擇方法是子空間樣本選擇方法在核空間的推廣。我們將該選樣算法與核最近鄰?fù)拱诸惼飨嘟Y(jié)合應(yīng)用于人臉識別，在MITCBCL人臉識別數(shù)據(jù)庫的trainingsynthetic子庫上，該結(jié)合方法取得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果充分證實(shí)了這種基于核子空間樣本選擇的核最近鄰分類器是可行和有效的。本文提出一

3、種新的線性分類器——仿射子空間最近點(diǎn)分類器。該分類器受支持向量機(jī)的幾何解釋和最近點(diǎn)問題啟發(fā)，將支持向量機(jī)最近點(diǎn)法的最近點(diǎn)搜索區(qū)域由兩類訓(xùn)練集凸包推廣到兩類訓(xùn)練樣本各自張成的仿射子空間，以仿射子空間作為樣本分布的粗略估計(jì)，并通過仿射子空間中的最近點(diǎn)對來構(gòu)造平分仿射子空間間隔的最優(yōu)分類超平面。該算法在Yale、ORL和Harvard人臉數(shù)據(jù)庫上的比較實(shí)驗(yàn)中取得了較好的識別效果。本文進(jìn)一步將仿射子空間最近點(diǎn)分類器推廣為基于核的仿射子空間最近點(diǎn)