作者：杨冰 王士同人脸识别
摘要：提出基于公共矢量的最小类内方差支持向量机（CV-MCVSVM）,用于提高噪音人脸图像分类问题中的抗噪性能。它继承了最小类内方差支持向量机（MCVSVMs）的优点,引入了由公共矢量（CVs）构成的散度矩阵Scom,由于CVs包含了样本中的共同信息,因此CV-MCVSVM在定义中将每个样本减去了CVs的均值,保留了更多的分类信息,进一步提高了抗噪能力。给出了CV-MCVSVM的推导过程。经实验验证,在含有噪音人脸图像的分类问题中,CV-MCVSVM获得了比MCVSVMs和总间隔v-支持向量机（TM-v-SVM）更好的分类性能。
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