【摘 要】
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主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法能够将高维问题简化成低维问题,具有简单、快速,且主成分之间相互正交,可消除原始数据成分间的影响,基于PCA算法的人脸识
【机 构】
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一体化指挥调度技术国家工程实验室,南京航空航天大学导航研究中心,中国指挥与控制学会,中国航天员科研训练中心,信息工程大学
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主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法能够将高维问题简化成低维问题,具有简单、快速,且主成分之间相互正交,可消除原始数据成分间的影响,基于PCA算法的人脸识别技术能够在一定程度上去除光照、姿态、遮挡产生的噪音.使用核函数的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法能够解决非线性问题,具备良好的分类效果.该算法结合PCA和SVM方法,先对未训练的图片进行PCA降维及特征提取,然后将特征输入到使用高斯核函数的SVM中进行训练.SVM分类器
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