基于不同Margin的人脸特征选择及识别方法

• 作 者: 李伟红 陈伟民 杨利平 龚卫国
• 机 构: f重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
• 出 处: 电子与信息学报
• 发表日期: 2007年07期
• 关键词: 人脸识别 MARGIN 特征选择 支持向量机(SVM) 顺序后退法(SBS) Face recognition Margin Feature selection
• 基金项目: 国家教育部科学研究重点项目（02057）,重庆市自然科学基金重点研究项目（CSTC2005BA2002）和重庆市自然科学基金（CSTC2005BB2181）资助课题

Margin在机器学习中具有很重要的意义,基于margin的特征选择方法就是从分类的角度对特征集各特征的权重进行分析。该文对不同的margin进行了分析,提出将sample-margin和hypothesis-margin分别作为特征选择标准对SBS特征选择方法进行改进,然后设计具有最佳超参数的SVM多项式分类器进行人脸识别。实验在FRERT人脸图像库上进行并与Relief特征选择方法进行了比较,对SVM和NN分类器的实验结果也进行了分析。实验结果显示:该文提出的人脸识别特征选择及识别方法是有效、适用的。