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《计算机与数字工程》 2005年07期
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基于支持向量机的人脸识别

唐述敏  方景龙  
【摘要】:由于支持向量机(SVM)有着适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等多方面的优势,并且基于核函数主元分析的方法对于非线性问题的特征提取来说较为合理,因此提出了一种基于核函数主元分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。在使用KPCA方法对人脸图像进行特征提取后,用SVM对特征向量进行分类识别。利用剑桥ORL的人脸数据库进行的实验结果验证了本算法的有效性。
【作者单位】杭州电子科技大学 杭州电子科技大学
【分类号】:TP391.41
【正文快照】:
1引言人脸识别作为模式识别的一个特定内容,因其在安全验证系统、智能人机接口、视频会议等方面有着巨大的应用前景成为当前的一个研究热点。由于人脸是一个非刚体,形变大加之由光照、年龄、毛发等因素的影响使得人脸模式具有很强的高维非线性特性,而且在实际条件下无法针对

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