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基于TCM的多分类算法研究
1
作者
李勇军
王如龙
+1 位作者
张锦
赵二群
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期134-137,共4页
基于算法随机性理论提出的直推式置信机器能够给出预测的可靠性,但其多用于解决两类识别问题。扩展了置信机器,利用了正反类的思想,在识别时比较多个P值来确定测试样本的分类,使其很容易一次性应用于多分类识别问题。为对扩展后的模型...
基于算法随机性理论提出的直推式置信机器能够给出预测的可靠性,但其多用于解决两类识别问题。扩展了置信机器,利用了正反类的思想,在识别时比较多个P值来确定测试样本的分类,使其很容易一次性应用于多分类识别问题。为对扩展后的模型性能进行评估,将其应用于经典的模式识别-人脸识别。实验结果表明,扩展后的置信机器具有良好的分类性能,当每类训练集样本增加到6个时,识别率已高于96%。
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关键词
置信机器
多分
类
识别
正反类
人脸识别
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职称材料
题名
基于TCM的多分类算法研究
1
作者
李勇军
王如龙
张锦
赵二群
机构
湖南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期134-137,共4页
基金
国家科技支撑计划项目(No.2012BAF12B20)
国家自然科学基金(No.60901080)
文摘
基于算法随机性理论提出的直推式置信机器能够给出预测的可靠性,但其多用于解决两类识别问题。扩展了置信机器,利用了正反类的思想,在识别时比较多个P值来确定测试样本的分类,使其很容易一次性应用于多分类识别问题。为对扩展后的模型性能进行评估,将其应用于经典的模式识别-人脸识别。实验结果表明,扩展后的置信机器具有良好的分类性能,当每类训练集样本增加到6个时,识别率已高于96%。
关键词
置信机器
多分
类
识别
正反类
人脸识别
Keywords
Transductive Confidence Machine（TCM）
recognition of multi-classification
positive and negative classes
face recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TCM的多分类算法研究
李勇军
王如龙
张锦
赵二群
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
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