SVM代码

资 源 简 介

SVM代码

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，在微表情识别领域有着广泛应用。SVM的核心思想是寻找一个最优超平面，将不同类别的数据点最大化分隔开。对于非线性可分的数据，通过核函数技巧将其映射到高维空间实现线性可分。

在微表情分析中，SVM通常用于特征分类阶段。处理流程主要包括三个关键步骤：首先从视频序列中提取微表情特征，如面部动作单元强度、持续时间等；然后将这些特征向量作为SVM的输入；最后训练分类器识别不同类型的微表情。

微表情特征分析面临的主要挑战包括数据样本少、特征维度高、类间差异小等问题。针对这些特点，可以采用以下SVM优化策略：使用RBF核函数处理非线性特征关系，通过交叉验证选择最佳参数组合，引入特征选择方法降低维度，以及采用数据增强技术解决样本不足问题。

与传统分类方法相比，SVM在小样本情况下表现优异，泛化能力强，非常适合微表情分析这类复杂但数据量有限的应用场景。