【摘 要】
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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
【机 构】
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上海交通大学图像处理和模式识别研究所; 上海交通大学图像处理和模式识别研究所 上海200030; 上海200030; 上海200030;
【基金项目】
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教育部科学技术重点项目 ;上海市“曙光计划”资助
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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。
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