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最近鄰凸包分類器需要求解測試樣本到訓練集凸包距離的凸二次規(guī)劃問題，對于訓練集規(guī)模較大的情況，有必要在分類之前進行適當?shù)臉颖具x擇。為此該文提出基于子空間樣本選擇的最近凸包分類方法。該方法首先采用子空間樣本選擇算法對訓練集樣本進行篩選，然后將各類選出的樣本作為最近鄰分類器的新的訓練集。子空間樣本選擇方法的原理是在一類訓練樣本集內，迭代選擇距離已選樣本張成子空間最遠的樣本。在MIT-CBCL人臉識別數(shù)據(jù)庫的training-synthetic子庫的實驗中，該方法只需5.6%的訓練樣本即可取得100%的識別率，并且執(zhí)行時間較未經選樣的最近鄰凸包分類器也大為減少。
關鍵詞：模式識別；人臉識別；樣本選擇；最近鄰凸包；子空間樣本選擇
關鍵詞：模式識別；人臉識別；樣本選擇；最近鄰凸包；子空間樣本選擇
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