医学文献 >>
  • 检索发现
  • 增强检索
知识库 >>
  • 临床诊疗知识库
  • 中医药知识库
评价分析 >>
  • 机构
  • 作者
默认
×
热搜词:
换一批
论文 期刊
取消
高级检索

检索历史 清除

基于蚁群智能和支持向量机的人脸性别分类方法

Gender Classification Based on Ant Colony and SVM for Frontal Facial Images

摘要蚁群优化算法是根据自然界中蚂蚁能够将食物以最短路径搬回蚁巢这一智能行为而提出的一种新颖的进化算法,该算法不仅具有很好的鲁棒性,良好的正反馈特性,而且具有并行分布计算的特点.同时,支持向量机又是一种基于结构风险最小化原理的机器学习技术,具有很强的学习泛化能力,为此,文章提出了基于蚁群优化算法和支持向量机的人脸性别分类的方法.首先,通过KL变换降低人脸性别特征的维数,并根据特征值按照从大到小的顺序进行排列,然后采用10-交叉确认技术,用蚁群优化算法对人脸性别特征面进行选择,以对支持向量机进行学习、训练和测试.实验表明,与其他分类算法相比较,这种方法不仅图像处理简单,实用性强,而且正确识别率特别高.

更多
广告
分类号 TP391.41
栏目名称
发布时间 2004-09-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
基金项目
国家自然科学基金(69831010)
  • 浏览0
  • 下载0
电子与信息学报

加载中!

相似文献

  • 中文期刊
  • 外文期刊
  • 学位论文
  • 会议论文

加载中!

加载中!

加载中!

加载中!

法律状态公告日 法律状态 法律状态信息

特别提示:本网站仅提供医学学术资源服务,不销售任何药品和器械,有关药品和器械的销售信息,请查阅其他网站。

  • 客服热线:4000-115-888 转3 (周一至周五:8:00至17:00)

  • |
  • 客服邮箱:yiyao@wanfangdata.com.cn

  • 违法和不良信息举报电话:4000-115-888,举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn,举报专区

官方微信
万方医学小程序
new医文AI 翻译 充值 订阅 收藏 移动端

官方微信

万方医学小程序

使用
帮助
Alternate Text
调查问卷