基于小波变换和支持向量机的人脸识别研究

被引:20
作者
聂会星
梁坤
徐枞巍
机构
[1] 合肥工业大学管理学院
关键词
人脸识别; 小波变换; PCA法; 支持向量机;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
人脸识别是机器视觉、模式识别等领域的研究热点,具有广阔的应用前景。文章利用小波变换对人脸图像进行预处理,减少表情变化对人脸识别的影响;根据PCA法,将处理后的人脸图像映射到相互正交的特征脸坐标轴上,实现了特征降维;利用支持向量机分类模型对人脸图像在特征脸坐标轴上的投影向量进行识别,并在ORL和Yale人脸库上进行实验,实验结果证明该算法是可行的。
引用
收藏
页码:208 / 211
页数:4
相关论文
共 8 条
[1]   基于支持向量机的人脸识别方法 [J].
谢赛琴 ;
沈福明 ;
邱雪娜 .
计算机工程, 2009, 35 (16) :186-188
[2]   人脸检测与识别技术综述 [J].
王伟 ;
张佑生 ;
方芳 .
合肥工业大学学报(自然科学版), 2006, (02) :158-163
[3]   基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法 [J].
张燕昆 ;
杜平 ;
刘重庆 .
上海交通大学学报, 2002, (06) :884-886
[4]  
模式识别[M]. 清华大学出版社 , 边肇祺等编著, 2000
[5]  
When eigenfaces are combined with wavelets[J] . Bai Li,Yihui Liu.Knowledge-Based Systems . 2002 (5)
[6]   SUPPORT-VECTOR NETWORKS [J].
CORTES, C ;
VAPNIK, V .
MACHINE LEARNING, 1995, 20 (03) :273-297
[7]   EIGENFACES FOR RECOGNITION [J].
TURK, M ;
PENTLAND, A .
JOURNAL OF COGNITIVE NEUROSCIENCE, 1991, 3 (01) :71-86
[8]  
The Nature of Statistical Learning Theory .2 Vapnik VN. Springer-Verlag . 2000