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| 一种改进的SMO及其在人脸识别中的应用 | |
| 引用本文： | 郭亚松,张华君.一种改进的SMO及其在人脸识别中的应用[J].福建电脑,2009,25(2):14-15. |
| 作者姓名： | 郭亚松 张华君 |
| 作者单位： | 福州大学物理与信息工程学院,福建,福州,350108 |
| 基金项目： | 福建省自然科学基金资助项目(A0510004);;福州大学科技发展基金资助项目(2007-XQ-25) |
| 摘 要： | SMO算法是一种有效的SVM训练算法，但由于参与训练的数据大部分为非支持向量，仍然存在进一步优化的可能性。针对SMO算法的这个不足，提出了一种改进的SMO算法，并将该算法应用到人脸识别中。试验结果表明了算法的有效性。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 人脸识别 序列最小优化 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |