领域自适应的最小包含球设计方法

顾鑫^1,2，王士同¹，许敏^1,3

1. 江南大学数字媒体学院2. 江苏北方湖光光电有限责任公司3. 无锡职业技术学院计算机系

摘 要：支持向量域描述（SVDD）算法适用于异常点检测,但对于不同领域样本组的整体快速识别则力不从心.为此,基于SVDD算法提出一种基于最小包含球的领域自适应算法（MEB-DA）,并将其发展为基于中心约束型最小包含球的领域自适应法（CCMEB-DA）,以满足大样本数据的快速计算.该算法通过计算各自数据组的包含球球心对不同领域数据进行整体校正和相似度识别,具有较好的便捷性和自适应性.将所提出的算法应用于无限保真（WIFI）数据的室内定位和人脸识别检测,均取得了较好的效果,从而验证了所提出算法的有效性和快速性.

关键词：中心约束型最小包含球;领域;最小包含球;数据校正;