| 人脸识别中的核方法 |
| |
| 引用本文： | 肖健华.人脸识别中的核方法[J].五邑大学学报(自然科学版),2005,19(2):7-12. |
| |
| 作者姓名： | 肖健华 |
| |
| 作者单位： | 五邑大学,智能技术与系统研究所,广东,江门,529020 |
| |
| 基金项目： | 广东省自然科学基金项目(032353). |
| |
| 摘 要： | 对人脸识别的关键技术和核方法的主要特点进行了简单的分析.指出:将核方法应用于人脸识别中,在特征提取的效率和识别的泛化能力等方面具备技术上的优势.结合国内外相关研究成果,介绍了可应用于人脸识别的三种核方法:基于核的主成分分析(KPCA)、支持向量机(SVM)和基于支持向量的数据描述(SVDD).文章的最后给出了一个应用实例以说明核方法在人脸识别领域中的有效性.
|
| 关 键 词： | 核方法 人脸识别 支持向量机 主成分分析 数据描述 |
| 文章编号： | 1006-7302(2005)02-0007-06 |
| 修稿时间： | 2004年11月18 |
The Kernel Method Applied to Face Recognition |
| |
| XIAO Jian-hua.The Kernel Method Applied to Face Recognition[J].Journal of Wuyi University(Natural Science Edition),2005,19(2):7-12. |
| |
| Authors: | XIAO Jian-hua |
| |
| Abstract: | Some key technologies in face recognition and the main characteristics of the kernel method are analyzed briefly. It is technologically advantageous to adopt the kernel method in the process of face recognition in terms of the efficiency of feature extraction and the generalization ability of classification. Combined with the latest research results, three methods based on kernel that can be used in face recognition are introduced: KPCA, SVM and SVDD. At the end of the paper, an example is given to show the validity of the kernel method in the application of face recognition. |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
