【摘 要】
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目前已有的正面人脸识别方法大多要求有充分数量的训练样本,不能适应单人单个训练样本的情况。提出了一种基于支持向量机SVM的单训练样本人脸确认方法,首先产生人脸Candide-3
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目前已有的正面人脸识别方法大多要求有充分数量的训练样本,不能适应单人单个训练样本的情况。提出了一种基于支持向量机SVM的单训练样本人脸确认方法,首先产生人脸Candide-3模型,通过对重建模型的旋转产生姿态不同的数字人脸,将产生的数字人脸和原始样本一起作为训练数据,用SVM进行分类确认,取得了接近于多样本情况下的识别率。在ORL人脸库的实验结果表明,本方法能更好地适应单样本情况下的人脸确认,比同类人脸确认方法具有更高的识别率。
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