【摘 要】
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随着科技的发展,生物识别技术已经成为个人身份识别或认证技术的重要方式,是目前非常活跃的研究课题。人脸识别作为生物特征识别的重要分支,它的无侵害性和对用户以最自然、
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随着科技的发展,生物识别技术已经成为个人身份识别或认证技术的重要方式,是目前非常活跃的研究课题。人脸识别作为生物特征识别的重要分支,它的无侵害性和对用户以最自然、最直观的识别方式更容易被接受,在信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域呈现了广泛的应用前景。本文针对人脸识别中遇到的“小样本”问题,以及为了进一步改善主成分分析(PCA)在处理图像非线性问题上存在的不足,本文将核主成分分析法与支持向量机(KPCA-SVM)相结合,利用KPCA对非线性人脸图像进行特征提取,在保持原图像信息损失尽量少的原则下,把高维空间的人脸数据投影到低维空间,然后对低维空间人脸信息数据建立SVM的识别模型进行识别。为了验证方法的有效性,在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,实验过程通过设置KPCA不同的贡献率以及训练样本数量,并与以往的人脸识别方法进行对比,结果表明,本文所提出的方法具有较好的识别效果。
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