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最近鄰?fù)拱诸惼餍枰蠼鉁y(cè)試樣本到訓(xùn)練集凸包距離的凸二次規(guī)劃問(wèn)題，對(duì)于訓(xùn)練集規(guī)模較大的情況，有必要在分類之前進(jìn)行適當(dāng)?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(duì)訓(xùn)練集樣本進(jìn)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(xùn)練集。子空間樣本選擇方法的原理是在一類訓(xùn)練樣本集內(nèi)，迭代選擇距離已選樣本張成子空間最遠(yuǎn)的樣本。在MIT-CBCL人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)的training-synthetic子庫(kù)的實(shí)驗(yàn)中，該方法只需5.6%的訓(xùn)練樣本即可取得100%的識(shí)別率，并且執(zhí)行時(shí)間較未經(jīng)選樣的最近鄰?fù)拱诸惼饕泊鬄闇p少。
關(guān)鍵詞：模式識(shí)別；人臉識(shí)別；樣本選擇；最近鄰?fù)拱?；子空間樣本選擇
關(guān)鍵詞：模式識(shí)別；人臉識(shí)別；樣本選擇；最近鄰?fù)拱?；子空間樣本選擇
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