刘建明
- 作品数：4 被引量：29H指数：3
- 供职机构：玉林师范学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于粒子群优化的支持向量机人脸识别被引量：15
- 2017年
- 针对传统主成分分析(PCA)算法提取人脸特征时效率低下的问题,对其求解样本协方差矩阵的特征值和特征向量的过程进行改进,提出一种基于快速PCA降维算法的人脸识别方法。使用交叉验证方法,将支持向量机(SVM)模型训练时的识别准确率作为粒子群的适应度值,利用粒子群优化算法对SVM惩罚参数和核函数参数进行全局寻优,得到参数的全局最优解,用于训练最终的分类器模型进行人脸识别。通过对ORL和Yale数据库中的人脸图像进行实验,结果表明,与传统PCA算法结合SVM模型的识别方法相比,该方法对于人脸图像具有更高的特征提取效率及识别准确率。
- 廖周宇王钰婷谢晓兰刘建明
- 关键词：特征提取主成分分析粒子群优化人脸识别支持向量机
- 玉林师范学院电子商务专业“校企合作”实践教学改革探析被引量：4
- 2016年
- "校企合作"是高校电子商务专业实践教学体系的重要组成部分。以玉林师范学院为例,在介绍电子商务专业"校企合作"实践教学现状的基础上,分析了"校企合作"存在的问题并提出了相关建议.
- 梁燕红龚榆桐刘建明唐微
- 关键词：电子商务专业校企合作实践教学
- 基于Adaboost的孪生支持向量机人脸识别方法被引量：8
- 2020年
- 为解决在人脸识别过程中算法模型的计算效率受样本特征维数影响的问题,通过主成分分析(PCA)对图像进行特征选择,但传统PCA特征计算的效率取决于维数的大小,为加快计算速度给出一种快速的PCA算法(FastPCA),可以有效降低特征提取的时间。为了避免过拟合问题并提高识别准确率,提出一种基于AdaBoost的孪生支持向量机(TWSVM)人脸识别方法。通过在ORL和Yale人脸数据库的进行仿真实验结果表明:本文提出的方法具有更好的识别率和更高的特征提取效率。
- 刘建明张捷雷婕廖周宇
- 关键词：ADABOOST人脸识别
- 高校学生综合测评信息平台的设计与实现被引量：2
- 2018年
- 目前大部分普通高等院校对学生综合测评管理方式多半采用手工登记模式,该模式不仅工作繁杂而且耗费时间精力,随着高校的扩招,学生测评工作已成为一项工作负担.为解决该问题,本文拟采用PHP+MYSQL技术,依据玉林师范学院学生综合测评标准,设计并开发一个高校学生综合测评信息平台.与学校现在手工登记的方式相比,该平台可以高效地对学生综合测评信息进行信息化管理,同时还可简化填报信息的流程,该平台操作方便和高效.
- 刘建明关安培
- 关键词：高校综合测评信息平台PHP
