[发明专利]一种基于力矩分析训练线性分类器的方法无效
| 申请号： | 200710062829.4 | 申请日： | 2007-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN101226520A | 公开（公告）日： | 2008-07-23 |
| 发明（设计）人： | 田捷;何晓光;杨鑫 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F15/18 | 分类号： | G06F15/18;G06N5/00;G06K9/00 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 | 代理人： | 周国城 |
| 地址： | 100080北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于力矩分析训练线性分类器的方法，使用初始化方法，生成数据空间中的一个超平面；基于力矩分析的方法，对初始化的线性分类器进行迭代训练；迭代终止条件适时终止训练，得到一个局部最优化的线性分类器。采用力矩分析的办法来构造线性分类器，能够广泛应用于模式识别领域。该方法将物理上力与力矩的感念引入到机器学习中来，进而训练得到一个局部最优化的线性分类器。本发明训练方法学习出来的分类器可使正确拒绝率达到局部最小。可用于人脸检测、车辆检测等计算机视觉中等的重要的应用领域，具有明显的理论和实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 力矩 分析 训练 线性 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于力矩分析训练线性分类器的方法，其特征在于，步骤a：使用初始化，生成数据空间中的一个初始超平面；步骤b：基于力矩分析，对初始化的线性分类器进行迭代训练；步骤c：迭代终止条件适时终止训练，得到一个局部最优化的线性分类器。
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