云计算环境下基于SVM的数据分类

为了提高数据的分类效率和准确度,利用云计算提供的弹性集群平台来解决计算力伸缩性瓶颈,并用MapReduce编程模型对SVM进行Map和Reduce并行化处理,并将基于优化理论的遗传算法（ GA）引入SVM分类算法中对分类器参数进行优化,以分类器的准确率作为GA算法适应度函数,找出全局最优的模型参数和核函数参数值。经开源云计算平台Hadoop实验验证,数据分类的准确度有了明显的提高,整个分类过程的加速度几近呈线性增加。     

基于OpenCV的人脸检测研究与实现

本文针对OpenCV库中人脸检测算法存在的检测效率低、检测人脸范围小、检测人脸不精确、检测人脸包含过多背景等诸多问题进行研究和改进,设计和实现了一个检测范围广、结果精确的高效率人脸检测算法。实验结果表明,改进之后的算法对正脸、左右侧脸、仰头脸、低头脸、半遮挡脸等不同姿态的人脸图像都有较好的检测精准度和效果,且检测耗时更短。     

基于SVM算法的文本分类技术研究

在优化分类技术的研究中,文本特征化后通常具有高维性和不平衡性的特点,导致传统的分类算法准确率不高的问题.针对文本分类器的性能容易受到核函数和参数的影响的问题,为提高文本分类器的准确性.采用支持向量机(SVM)的理论在文本分类技术同时将根据优化的粒子群算法(PSO)引入SVM分类算法中进行优化文本分类器的参数,将分类器的准确率作为PSO算法适应度函数通过粒子移动操作找出最佳参数并用SVM算法进行分类.在文本数据集上的仿真结果表明,与传统的算法相比,经PSO算法优化后的SVM文本分类器的准确性更高,PSO算法是一种有效的优化方法,能广泛应用于文本分类问题.