基于正則化理論的老人小孩高效SVM分類器的研究

王國慶 李克祥 鄭國華 邵衛(wèi)華 夏文培

摘要：利用（基于保持稀疏重構(gòu)的半監(jiān)督字典學(xué)習(xí)）中學(xué)習(xí)得到的字典，得到區(qū)域的稀疏編碼系數(shù)，用該系數(shù)作為特征能夠有效地區(qū)分目標(biāo)間的形狀差異。由于SVM在分類過程中需要計算測試樣本與所有支持向量之間的核函數(shù)，故實時性較差。所以采用基于正則化的集成線性SVM分類方法，既實現(xiàn)了快速分類，又能避免過擬合情況的發(fā)生，融合CNN深度學(xué)習(xí)算法更體現(xiàn)其良好性能。

關(guān)鍵詞：正則化 ?支持向量機 ?分類器 ?機器學(xué)習(xí)

Research on High-Efficiency SVM Classifier for the Elderly and Children Based on the Regularization Theory

WANG Guoqing ?LI Kexiang ?ZHENG Guohua ?SHAO Weihua

XIA Wenpei

（Zhejiang Sostech Co.， Ltd.， Wenzhou， Zhejiang Province， 325000 China）

Abstract： By using the dictionary learned in （Semi-supervised dictionary learning based on preserving sparse reconstruction）， the sparse coding coefficients of the region are obtained.We can effectively distinguish the shape difference between the targets by using this coefficient as a feature. Since the SVM needs to calculate the kernel function between the test sample and all the support vectors during the classification process， the real-time performance is poor. Therefore， the integrated linear SVM classification method based on regularization not only achieves fast classification， but also avoids the occurrence of over-fitting. The fusion of CNN deep learning algorithm more reflects its good performance.

Key Words： Regularization; Support vector machine; Classifier; Machine learning

1. 基于正則化SVM分類器

對于提取的目標(biāo)區(qū)域，需要對其進行快速判斷是否為檢測目標(biāo)對象。SVM由于高準(zhǔn)確率而成為目標(biāo)識別分類的常用方法，然而其對新樣本進行預(yù)測判斷時，需要計算此樣本與所有支持向量之間的核函數(shù)，故實時性比較差。針對上述問題，本項目擬提出一種新型的SVM分類器，以實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確分類，具體可分為以下幾步。

1.1正則化理論

正則化[1]（Regularization）是機器學(xué)習(xí)中對原始損失函數(shù)引入額外信息，以便防止過擬合和提高模型泛化性能的一類方法的統(tǒng)稱。也就是目標(biāo)函數(shù)變成了原始損失函數(shù)+額外項，常用的額外項一般有兩種，英文稱作?1?norm?1?norm和?2?norm?2?norm，中文稱作L1正則化和L2正則化，或者L1范數(shù)和L2范數(shù)（實際是L2范數(shù)的平方）。正則化又稱為規(guī)則化、權(quán)重衰減技術(shù)，在不同的方向上有不同的叫法，在數(shù)學(xué)中叫作范數(shù)。以信號降噪為例公式（1-1）：

（1-1）

其中，x（i）為原始信號，或者小波或者傅里葉等系數(shù)，R（x（i））為懲罰函數(shù)，λ是正則項，y（i）是噪聲的信號， 為降噪后的輸出。

范數(shù)，是衡量某個向量空間或矩陣中的每個向量長度或大小，范數(shù)的一般化定義為：對實數(shù)p>=1，范數(shù)定義如公式（1-2）：

（1-2）

L1范數(shù)：當(dāng)p=1時，是L1范數(shù)其表示某個向量中所有元素絕對值的和。

L2范數(shù)：當(dāng)p=2時，是L2范數(shù)表示某個向量中所有元素平方和再開根，也就歐幾里得距離公式。

1.2 混合線性SVM分類器

對于提取的目標(biāo)區(qū)域，需要對其進行快速判斷是否為目標(biāo)對象。SVM由于高準(zhǔn)確率而成為目標(biāo)識別分類的常用方法，然而其對新樣本進行預(yù)測判斷時，需要計算此樣本與所有支持向量之間的核函數(shù)，故實時性比較差。針對上述問題，本項目擬提出一種新型的SVM分類器，以實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確分類。

混合線性模型（Mixed linear model）是方差分量模型中既含有固定效應(yīng)，又含有隨機效應(yīng)的模型。采用最大似然估計法（maximum likelihood，ML）和約束最大似然估計法原理計算協(xié)方差矩陣。

●總的混合線性模型（Mixed effect model，MLM）的模型方程為公式（1-3）：

（1-3）

MLM在GLM基礎(chǔ)上引入隨機變量設(shè)計矩陣Z。式（1-3）中Y表示反應(yīng)變量測量值的矩陣向量， 為固定效應(yīng)參數(shù)設(shè)計矩陣向量，X為固定效應(yīng)自變量設(shè)計矩陣向量， 為隨機效應(yīng)參數(shù)設(shè)計矩陣向量，Z為隨機效應(yīng)自變量設(shè)計矩陣向量，其中 服從均值向量為0，方差協(xié)方差矩陣向量為G的正態(tài)性分布，表示為 ， 為隨機誤差設(shè)計矩陣向量，服從均值向量為0，方差/協(xié)方差矩陣向量為R的正態(tài)分布，即 。

●一種混合線性[2]的快速SVM分類器公式（1-4）：

（1-4）

其中，x為輸入樣本， 和 分別為線性子分類器的權(quán)重系數(shù)和偏差，可以看出，分類器的輸出為 個子分類器群組的輸出之和，頁每個群組的輸出則是 個相互競爭的子分類器輸出的最大值。

根據(jù)上述優(yōu)化問題，建立一個具有層次樹結(jié)構(gòu)的SVM分類器，其基本思想是在盡可能小的函數(shù)復(fù)雜度下，用線性SVM不斷把錯分的正（負(fù)）類樣本從當(dāng)前分類器所分得的負(fù)（正）類中分離出來再進行訓(xùn)練。

2. 實驗與結(jié)果分析

2.1 線性SVM分類器實驗

實驗使用sklearn官網(wǎng)提供的Iris數(shù)據(jù)集，然后通過代碼片斷結(jié)合實驗結(jié)果進行分析。

步驟一，數(shù)據(jù)預(yù)處理，通過Iris數(shù)據(jù)集分為兩個數(shù)組，一組存放值，另一組存放標(biāo)簽，以兩個特性為例，代碼如下所示：

iris_datas = datasets.load_iris（）

x = iris_datas.data[：，：2] #value

x = iris_datas.target #label

步驟二，拆分?jǐn)?shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練集和測試集驗證集，訓(xùn)練集50%，驗證集20%，測試集30%。

步驟三SVC和擬合模型參數(shù)設(shè)置，選擇SVM參數(shù)，Kernel支持向量機的線性核函數(shù)，C控制誤分類訓(xùn)練數(shù)據(jù)損失函數(shù)。Gamma控制模型中誤差和偏差之間誤差權(quán)衡函數(shù)，代碼如下所示：

clf = svm.SVC（kernel=’rbf’，C=c，gamma=g）

clf.fit（x_train，y_train）

接著在驗證集評估以上參數(shù)設(shè)置，并檢查相應(yīng)的成功率，找到算法最優(yōu)值，代碼如下所示：

clf_predictions = clf.predict（x_validate）

clf_sc = clf.score（x_validate，y_validate）

對于不同的C值訓(xùn)練一個線性SVM，并繪制了數(shù)據(jù)和決策邊界。圖1中可看出1邊界變化是由C引起的通知SVM在每個訓(xùn)練中避免出現(xiàn)多少錯誤分類。對于較大的C值，優(yōu)化將選擇一個較小的邊界超平面，該超平面能更好地得到所有訓(xùn)練點的正確分類。

相反，一個很小的C值將導(dǎo)致優(yōu)化器尋找一個更大的邊界分隔超平面，即使這個超平面錯誤分類了更多的點。所以C值小的錯誤分辨率低，反之錯誤分辨率高。C=0.1時給出的最佳精度是77.77%。最后，選擇了C的最佳值，并在測試集上對模型進行了評估.通過將C調(diào)整最佳后，發(fā)現(xiàn)測試的準(zhǔn)確率為83.333%為最高。

2.2 深度學(xué)習(xí)分類實驗

線性SVM分類器[3]在實驗中進行的二分類測試，經(jīng)過幾輪的C值調(diào)整最后得到一個令人比較滿意的結(jié)果83.33%。但是，在實際復(fù)雜場景檢測中每次都是需要人工去干預(yù)，調(diào)整模型的參數(shù)值，這不是一個合適的方法。所以選擇一個可定制化的環(huán)境與CNN深度學(xué)習(xí)[4]一起工作，使用一個實際參數(shù)和神經(jīng)元。為了簡化模型的構(gòu)建項目中使用tensorflow下的輕型框架Keras，實驗步驟如下。

步驟一：獲取文件目錄里老人與兒童面部圖像數(shù)所存放目錄，將數(shù)據(jù)分成兩組，一組存放轉(zhuǎn)換后的二進制，另一存放二進制標(biāo)簽值。然后將得到每一張圖像修改尺寸大小為64×64，最后存儲為npz文件。

步驟二：讀取npz文件獲取圖像值和標(biāo)簽值，拆分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集為80%，測試集為20%。

步驟三：構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖2分為卷積層、池化層、全連接層。網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、訓(xùn)練參數(shù)為Batch_size=32，num_class=2，epochs=30

Batch_size是一個重要參數(shù)，它是批大小，它定義了一次向前/向后傳播網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)量。通常這意味著更高的批大小將為單次傳遞提供更多的示例，但也會增加內(nèi)存使用。通常較小的批大小將導(dǎo)致更好的泛化[5-6]。

步驟四：模型訓(xùn)練，通過創(chuàng)建的模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如圖2所示）和訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置，可以觀察到訓(xùn)練過程中精確率，驗證正確率，訓(xùn)練輪數(shù)，測試結(jié)果如圖3和圖4。

圖3的模型訓(xùn)練過程精度為0.9967訓(xùn)練30輪驗證率0.9868。

圖4的模型測試結(jié)果為label=0，predict=0表示為老人，label=1，predict=1表示兒童

3 ?結(jié)語

通過以上兩組實驗對比線性SVM分類器算法，調(diào)整C值過后精確度為83.333%，而選擇與深度學(xué)習(xí)CNN搭建網(wǎng)絡(luò)模型融合訓(xùn)練得到結(jié)果0.9868%。采用這種算法雖然取得了比較好的效果，但仍然還有需要改進的地方。例如，年齡不在老年人階段，但面臉表情特征如老年人，兒童檢測也存在類似問題。后期，計劃在人臉特征提取，人臉數(shù)據(jù)多樣性方面進行優(yōu)化和增強。

參考文獻

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