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基于LWSFLA-SVM的人脸识别算法

来源 :宝鸡文理学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：sisi830710

【摘要】

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目的用线性调整惯性权重的蛙跳算法(linear decreasing inertia weight shuffled frog leaping algorithm,LWSFLA)训练支持向量机(support vectors machines,SVM),解决人脸识别中SVM在训练样本数较多且维数较高时,识别效果不理想的缺陷。方法该算法先用反向学习法产生初始群体提高初始解的质量,再修改最差青蛙的更新

【作者】

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【机构】

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兰州文理学院电子信息工程学院

【出处】

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宝鸡文理学院学报(自然科学版)

【发表日期】

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2016年05期

【关键词】

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支持向量机蛙跳算法反向学习法惯性权重人脸识别 support vectors machines （SVM ） shuffled frog leapi

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目的用线性调整惯性权重的蛙跳算法(linear decreasing inertia weight shuffled frog leaping algorithm,LWSFLA)训练支持向量机(support vectors machines,SVM),解决人脸识别中SVM在训练样本数较多且维数较高时,识别效果不理想的缺陷。方法该算法先用反向学习法产生初始群体提高初始解的质量,再修改最差青蛙的更新策略,并引入线性递减的惯性权重,最后应用于人脸识别中。结果与结论 ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的

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