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《第七届全国信息获取与处理学术会议论文集》2009年
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基于SVDD的身份识别算法研究

魏雪云  李景文  徐华平  
【摘要】:针对样本数量小、特征空间维数高的身份识别问题,对一种在支持向量基础上发展起来的用于小样本、高维特征空间的机器学习新方法——支持向量数据描述(SVDD)方法进行研究,将其引入到身份识别领域,对多类目标进行身份识别。将目标的每一种可能身份视为一类数据描述,通过构造多个SVDD对目标进行识别。实验证明了方法的可行性。
【作者单位】:北京航空航天大学电子信息工程学院
【基金】:国防“十一五”预研项目资助课题
【分类号】:TP391.4

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国重要会议论文全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【相似文献】
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