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资源说明：支持向量机及其在人脸识别中的应用研究
上海交通大学博士论文，在知网上面付费下载得到的。本文从应用的角度出发，较为全面地对一些相关问题进行探讨，并使用Visual C++实现了一个基于支持向量机的人脸识别软件—idTeller。 论文的主要工作和创新点包括： ·提出了两种基于VC边界的支持向量机参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。VC边界是两类支持向量机参数选择的一个理想准则，但它的一些固有缺点使其应用变得困难。本文通过将VC边界转化为VC指标，最终把问题归结为对最小包围体的求解，从理论上和计算上为VC边界的使用铺平了道路。在此基础之上，本文提出了两种基于VC边界的参数选择算法—固定C算法和VC-CV算法。在数个基准数据集上的实验表明，相比交叉验证算法，VC-CV算法不仅能获得性能更好的分类器，而且具有较低的计算复杂度。 ·使用序贯最小优化算法解决了最小包围体求解问题。最小包围体求解是计算VC指标的一个关键步骤，本文使用序贯最小优化算法对其求解，并对算法初始化、参数选择及更新等若干实现问题进行了深入地研究。在多个基准数据集上的实验表明，序贯最小优化算法能够快速而准确地解决最小包围体求解问题。
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