基于SVM的人脸识别研究

针对人脸结构过于复杂，导致识别精度低的问题，提出基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的人脸识别方法。首先，选取Gabor小波变换算法，利用高斯函数表示短时傅里叶变换的窗函数，通过对人脸图像的卷积运算，提取人脸图像的幅值特征以及相位特征。其次，选取主成分分析方法，对所提取的人脸图像特征进行特征降维处理。最后，设置完成降维处理的人脸特征值，作为SVM的输入，利用SVM输出人脸识别结果。实验结果表明，该方法在强光等复杂环境下，仍然可以精准识别人脸，人脸识别精度高于97%。