基于支持向量机方法的人脸识别研究

被引：45

作者：

刘向东

陈兆乾

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系江苏南京,江苏南京

来源：

小型微型计算机系统 | 2004年 / 12期

关键词：

支持向量机; 多分类; 人脸识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

081102 [检测技术与自动化装置];

摘要：

采用 SVM方法进行人脸识别研究 ,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合 SVM处理的二分类问题 ,克服了传统 SVM方法在解决多分类问题上的一些缺陷 .实验以手工与自动两种预处理方式在 FERET和 Bio ID人脸库上完成 ,并与 PCA方法进行了对比 ,结果表明本文的 SVM方法比 PCA方法有更好的概括能力和更高的正确识别率 ,使得今后建立一个基于 SVM方法的人脸自动检测和识别系统成为可能

引用

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