论文研究子空间样本选择及其支持向量机人脸识别应用.pdf

训练样本选择是支持向量机应用研究领域的重要课题之一。为此提出了一种类内模式选择新方法。该方法从选择集子空间逼近原类别样本子空间的思想出发，通过迭代，逐一选择那些到已选样本集所在子空间距离最远的样本。在MIT-CBCL人脸识别数据库training-synthetic子库上的同其他方法的比较识别实验中，表明该文方法在选样比率、选样时间以及SVM测试时间等方面均取得了较为明显的优势。