基于支撑向量机的人脸识别技术

摘要：

文中提出了一种基于支撑向量机的人脸识别方法.该方法与传统方法相比,克服了后者固有的过学习和欠学习问题,并且对复杂模式的识别能力强,达到了很高的人脸识别率.在对训练图像进行预处理之后,使用主成分分析方法对人脸图像进行特征提取和选择,用所选择的人脸特征向量训练多个支撑向量机,最后用训练好的支撑向量机进行人脸识别.文中将支撑向量机性能和传统方法进行了对比,并且对不同核函数的支撑向量机的性能也进行了对比.发现当特征脸数量不同时,不同核函数支撑向量机的性能也不同.总体而言,二阶多项式支撑向量机在人脸识别问题中具有更好的性能.

关键词：人脸识别、支持向量机、主成分分析

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部科学技术基金;上海市"曙光计划"

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：318-322,327