优化SVM算法在人脸表情分类中的应用

"基于优化支持向量机的人脸表情分类.pdf" 本文主要探讨了如何通过优化支持向量机（SVM）来改善人脸识别中的表情分类效果。支持向量机是一种广泛应用于机器学习领域的分类模型，其核心思想是找到一个最优超平面，最大化数据点到这个超平面的距离，从而实现高效分类。然而，SVM在实际应用中存在一些问题，如对初始参数敏感，容易陷入局部最优，以及参数选择对分类性能的影响。 针对这些问题，作者提出了一种改进的粒子群优化（PSO）算法来调整SVM的关键参数。粒子群优化是一种基于群体智能的全局优化方法，通过模拟鸟群或鱼群的觅食行为来寻找最佳解。在本文中，作者引入了拥挤度因子的微粒群算法，该算法能够动态调整搜索空间的密度，增强参数多样性和全局搜索能力，避免过早收敛到局部最优。 具体来说，作者将改进后的PSO算法应用到SVM的C（惩罚因子）和γ（核函数参数）的选择上，使得SVM在保持良好泛化能力的同时，能更有效地搜索全局最优解。此外，为了进一步提高分类效率和准确性，他们采用了由粗到精的策略构建多层SVM分类器。这种方法首先用粗粒度的SVM进行初步分类，然后逐步细化，通过多层SVM逐级优化分类结果，从而在提升准确率的同时减少计算时间。 实验结果显示，采用优化的SVM算法，不仅提高了分类的准确率，而且加快了分类速度。这表明该方法对于解决支持向量机在人脸表情分类中的问题具有显著效果，为实际应用提供了更为可靠的解决方案。文章的作者们是来自江南大学物联网工程学院和江南感知能源研究院的研究人员，他们在图像处理、模式识别和人工智能等领域有深入的研究。 关键词：支持向量机，改进粒子群优化，人脸表情分类器 中图分类号：TP391.41 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2013）08-2541-04 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2013.08.076 这项工作在理论与实践层面都对支持向量机在复杂任务中的应用进行了有价值的探索，特别是在人脸表情识别这一领域，为未来的情感分析和模式识别研究提供了新的思路。