【摘 要】
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随着现实生活中对身份认证技术的迫切需求,研究者们也越来越关注人脸识别技术的研究。由于人脸识别具有潜在的巨大应用前景,它不仅可以用于事后跟踪,也可以用于安全防控等众
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随着现实生活中对身份认证技术的迫切需求,研究者们也越来越关注人脸识别技术的研究。由于人脸识别具有潜在的巨大应用前景,它不仅可以用于事后跟踪,也可以用于安全防控等众多实时的实际应用上。针对人脸图像的维数过高的问题,本文采用离散余弦变换技术(DCT)进行提取主要的特征,这个次最佳的方法相对于其他方法有很大的速度优势。同时仅用较少数量的DCT系数就能有效的表征样本数据,进而可以达到加快整个人脸识别过程的速度的目的。本文采用支持向量机(SVM)来进行人脸识别的分类问题,主要是因为人脸识别属于典型的小样本问题,而支持向量机恰好是解决小样本问题而研究出来的方法。因此本文深入研究和分析了SVM方法以及讨论了多分类方法的优缺点,并在此基础上,实现了模糊聚合算法和最小二乘支持向量机理论的相结合,最终达到实时应用中的速度要求。我们通过标准的ORL人脸数据库进行实验,表明了这种方法在速度方面确实有了提高。
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