1) hierarchical support vector machines
层次支持向量机
1.
Method of face recognition based on immune algorithm and hierarchical support vector machines;
基于免疫算法和层次支持向量机的人脸识别方法
2.
A method of pose-varied face recognition based on clustering algorithm and hierarchical support vector machines.
提出了一种基于神经网络和层次支持向量机的多姿态人脸识别方法。
3.
In this paper a method of face recognition based on clustering algorithm and hierarchical support vector machines is presented.
提出一种基于聚类算法和层次支持向量机的人脸识别方法。
2) hierarchical support vector machines
层次型支持向量机
1.
Face detection based on hierarchical support vector machines;
基于层次型支持向量机的人脸检测
3) hierarchical support vector machine(H-SVMs)
层次支持向量机(H-SVMs)
4) H-SVM for multi-classification
层次支持向量多分类机
5) hierarchical support vector machine
层次式支持向量机
6) Cascade SVM
层叠支持向量机
补充资料：支持向量机方法
支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解，是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比，它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题，可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数)，不存在维数灾难问题，泛化能力强。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条