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最近鄰凸包分類器需要求解測試樣本到訓練集凸包距離的凸二次規劃問題，對于訓練集規模較大的情況，有必要在分類之前進行適當的樣本選擇。為此該文提出基于子空間樣本選擇的最近凸包分類方法。該方法首先采用子空間樣本選擇算法對訓練集樣本進行篩選，然后將各類選出的樣本作為最近鄰分類器的新的訓練集。子空間樣本選擇方法的原理是在一類訓練樣本集內，迭代選擇距離已選樣本張成子空間最遠的樣本。在MIT-CBCL人臉識別數據庫的training-synthetic子庫的實驗中，該方法只需5.6%的訓練樣本即可取得100%的識別率，并且執行時間較未經選樣的最近鄰凸包分類器也大為減少。
關鍵詞：模式識別；人臉識別；樣本選擇；最近鄰凸包；子空間樣本選擇
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