单类支持向量机

资 源 简 介

单类支持向量机

详 情 说 明

单类支持向量机（One-Class SVM）是一种适用于异常检测或无监督学习的机器学习算法，特别适合在训练样本仅包含单类数据的情况下使用。在人脸检测任务中，单类SVM可以用于区分人脸和非人脸区域，尤其适用于数据集中仅包含正样本（人脸）的场景。

### 核心原理 单类SVM通过在高维特征空间中寻找一个最优超平面，使得大部分训练数据（正样本）能够被包含在超平面内，而异常点（非人脸）则位于超平面之外。该算法依赖于核函数（如RBF核）将数据映射到高维空间，从而更好地分离异常样本。

### 实现思路 特征提取：通常采用HOG（方向梯度直方图）或LBP（局部二值模式）等特征来描述人脸的结构信息。 模型训练：基于提取的特征，单类SVM通过优化目标函数计算决策边界，使其能够覆盖大部分训练数据。 检测应用：在测试阶段，滑动窗口遍历图像，提取窗口区域特征，通过训练好的模型判断是否为人脸。

### 优势 适用于训练样本仅含单类的情况，无需负样本标注。 结合核技巧可提升非线性数据的分类性能。 鲁棒性强，适合复杂背景下的目标检测。

### 扩展思考 单类SVM还可应用于工业缺陷检测、入侵检测等领域。若需提升人脸检测精度，可结合级联分类器或深度学习模型优化结果。