一种基于支持向量机的人像数据的分类方法

摘要

本发明涉及人像数据分类技术领域，具体涉及一种基于支持向量机的人像数据的分类方法，包括：获取人像原始数据，采用基于完全随机森林CRF去噪方法去除人像原始数据中的噪声，得到低噪声人像数据集；将低噪声人像数据集作为支持向量机的训练集输入SVM中，SVM分类低噪声人像数据，得到分类后的人像数据，并将分类后的人像数据作为人像识别的新训练集。本发明方法能够有效去除人像数据中的类噪声，解决支持向量机SVM面对训练集包含较多噪声时分类困难的问题，提高人像数据的分类效率和精度，将分类后的新数据集用以人像识别的训练集，间接提高人像识别的成功率。