[发明专利]一种基于支持向量机的人像数据的分类方法有效
| 申请号： | 202110263319.3 | 申请日： | 2021-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN112949522B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 何秦毅;夏书银 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V40/16;G06N20/10 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 卢胜斌 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及人像数据分类技术领域，具体涉及一种基于支持向量机的人像数据的分类方法，包括：获取人像原始数据，采用基于完全随机森林CRF去噪方法去除人像原始数据中的噪声，得到低噪声人像数据集；将低噪声人像数据集作为支持向量机的训练集输入SVM中，SVM分类低噪声人像数据，得到分类后的人像数据，并将分类后的人像数据作为人像识别的新训练集。本发明方法能够有效去除人像数据中的类噪声，解决支持向量机SVM面对训练集包含较多噪声时分类困难的问题，提高人像数据的分类效率和精度，将分类后的新数据集用以人像识别的训练集，间接提高人像识别的成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 人像 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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