%0 Journal Article
%T Affine Subspace Nearest Points Classification Algorithm<br>仿射子空间最近点分类算法
%A ZHOU Xiao-fei
%A JIANG Wen-han
%A YANG Jing-yu
%A <br>周晓飞
%A 姜文瀚
%A 杨静宇
%J 中国图象图形学报
%D 2008
%I 
%X 为了取得更好的识别效果,受支持向量机的几何解释和最近点问题启发,提出了一种新的模式分类算法——仿射子空间最近点算法。该算法是将支持向量机最近点法的最近点搜索区域由两类训练集凸包推广到两类训练样本各自张成的仿射子空间,并以仿射子空间作为样本分布的粗略估计,通过仿射子空间中的最近点对来构造平分仿射子空间间隔的最优分类超平面。该算法在ORL人脸识别数据库上进行的比较实验中取得了较好的识别效果,从而证实了该方法的可行性和有效性。
%K affine subspace
%K support vector machines (SVM)
%K affine subspace nearest point
%K pattern classification
%K face recognition<br>仿射子空间
%K 支持向量机
%K 仿射子空间最近点
%K 模式分类人脸识别
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=653B18BA6981848B63DAAF07D3FE3B76&yid=67289AFF6305E306&vid=FC0714F8D2EB605D&iid=5D311CA918CA9A03&sid=33A7C6BD53CDAB47&eid=C32BEECEF5323D34&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=6