稀疏的支持向量机及其在图像识别中的应用

作者：杨丽明; 唐奇; 张磊; 曾善玉

来源：中央民族大学学报(自然科学版), 2011, (01): 37-41.

• 支持向量机
• 特征选择
• ROC曲线 SVM
• feature selection
• roc curve

近年来,建立在统计学习理论基础上的SVM(Support Vector Machine)在小样本学习、高维数及全局最优解等方面具有独特的优势,因而受到广大学者的广泛关注.本文建立了基于稀疏的支持向量机的图像识别系统,并利用ROC(Receiver Operating Characteristics)特征曲线进行算法评价.首先建立了1-norm SVM算法,得到稀疏的SVM分类器,然后利用ROC特征曲线评价准则与传统算法进行评价.基于数字和人脸图像的数值实验表明,1-norm支持向量机在降维的同时,保持了较高的识别率,增加了模型的鲁棒性.

• 出版日期2011
• 单位中国农业大学