《表2 卷积-平均值池化人脸分类正确率》

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《一种通过卷积─池化提升SVM人脸识别率的研究》

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根据SVM人脸识别程序设计，使用LIBSVM工具对卷积-平均值池化人脸图片进行分类测试，选取不同训练数据比例的图片，在C-SVC模型和nu-SVC模型中选用四种核函数进行实验，实验结果为：分类正确率最高可达98.33%，最低71.11，分类正确率平均值最高达94.69%，最低66.74%，实验结果如表2所示。