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采用PCA/ICA特征和SVM分类的人脸识别
被引:47
作者
:
王宏漫
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机构:
大连理工大学机械学院CAD&CG研究所
王宏漫
欧宗瑛
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机构:
大连理工大学机械学院CAD&CG研究所
欧宗瑛
机构
:
[1]
大连理工大学机械学院CAD&CG研究所
来源
:
计算机辅助设计与图形学学报
|
2003年
/ 04期
关键词
:
人脸识别;
主成分分析;
独立成分分析;
支持向量机;
淘汰法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
人脸识别过程中 ,首先在主成分分析基础上进一步做独立成分分析 ,来提取更加有利于分类的面部特征的主要独立成分 ;然后采用一种分阶段淘汰的支持向量机分类机制进行识别 该方法扩展了支持向量机处理多类问题的能力 ,它基于 1 1差别策略 ,根据各判别函数VC置信范围的差异进行排序 ,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差 对两组人脸图像库的测试结果表明 ,文中方法在识别率和识别时间等方面都取得了较好的效果
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页码:416 / 420+431 +431
页数:6
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