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基于小波和支持向量机的人脸识别技术
被引:11
作者
:
周志明
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
华中科技大学数学系
周志明
王以治
论文数:
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0
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0
机构:
华中科技大学数学系
王以治
论文数:
引用数:
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机构:
黄文芝
王宁宁
论文数:
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0
机构:
华中科技大学数学系
王宁宁
不详
论文数:
0
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机构:
华中科技大学数学系
不详
机构
:
[1]
华中科技大学数学系
[2]
华中科技大学数学系 武汉
[3]
武汉
[4]
武汉
来源
:
计算机工程与应用
|
2004年
/ 12期
关键词
:
小波变换;
支持向量机;
人脸识别;
核函数;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,高频部分则对应于图像的边缘和轮廓,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征。支持向量机技术针对小样本问题设计,对人脸识别这样的非线性、高维数的小样本问题有非常好的分类效果和学习推广能力,目前已经成为模式识别的首选分类器。文中使用小波变换来对人脸的高维图像矢量进行压缩,并设计了一个支持向量机分类器系统来识别人脸。试验结果验证了该系统有很高的识别率和较强的鲁棒性。
引用
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页码:52 / 54
页数:3
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[1]
基于小波分析的人脸特征提取方法
[J].
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机构:
付瑶
;
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机构:
刘志镜
;
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
谷明坡
.
计算机工程与科学,
2002,
(06)
:52
-54
[2]
统计学习理论的本质[M]. 清华大学出版社 , (美)VladimirN.Vapnik著, 2000
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