Training Support Vector Machines: an Application to Face Detection

Training Support Vector Machines: an Application to Face Detection - Osuna, Freund, Girosi (ResearchIndex)

SVMで顔とそれ以外の画像を区別する識別器を構成。学習データの数が多い時、２次計画問題の規模も大きくなる。この規模を小さくするために、support vectorの数がデータ数にくらべると小さいことを利用して、全体を２分割して、そのうちの一方で２次計画問題を解き、support vectorに選ばれなかったデータを学習に用いてなかったデータと交換する手法を提案。学習前に背景のマスキング、明暗の正規化、ヒストグラムの正規化をおこなう。姿勢ごとに学習の必要あり。

Improving support vector machine classifiers by modifying kernel functions

Improving support vector machine classifiers by mo...[Neural Netw. 1999] - PubMed Result

kernel SVMにおいて、境界付近のマージンを稼ぐために、境界付近においてのみカーネル関数のパラメータ（例えばガウスカーネルのスケールパラメータ）を自動的に変更する。

一回均一なパラメータでSVMを動かして境界を定めると、境界付近のデータをSupport Vectorとして抽出できる。そのSupport Vector付近でカーネル関数のパラメータを変更し、マージンを稼ぐ。特徴空間における距離をデータ空間で測るための工夫と、パラメータの修正量の目処のつけ方の指針が書かれている。