公共矢量的最小类内方差SVM与噪音人脸分类
公共矢量的最小类内方差SVM与噪音人脸分类
提出基于公共矢量的最小类内方差支持向量机，用于提高噪音人脸图像分类问题中的抗噪性能。它继承了最小类内方差支持向量机的优点，引入了由公共矢量构成的散度矩阵Scom，由于CVs包含了样本中的共同信息，因此CV-MCVSVM在定义中将每个样本减去了CVs的均值，保留了更多的分类信息，进一步提高了抗噪能力。给出了CV-MCVSVM的推导过程。经实验验证，在含有噪音人脸图像的分类问题中，CV-MCVSVM获得了比MCVSVMs和总间隔v-支持向量机更好的分类性能。