基于Fisher向量投影的支持向量机增量算法

摘要

针对支持向量机训练样本冗余导致训练效率低下的问题,提出一种基于Fisher向量投影的支持向量机增量算法。该算法根据支持向量机中支持向量的分布特性对初始训练集及增量集进行预处理,减少训练样本个数;通过判断初始样本是否满足新增样本集的卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker conditions,KKT)条件,剔除对最终结果无用的样本,减少参与训练的样本数目。实验结果表明,与标准支持向量机算法和基于向量投影的支持向量机增量算法相比,基于Fisher向量投影的支持向量机增量算法的训练速度分别提升了86%和33%左右。该方法可用于大规模样本集的分类识别问题。