首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于空间支持向量域分类器的人脸识别
引用本文:杨定礼,严石,杨银贤.基于空间支持向量域分类器的人脸识别[J].计算机工程与应用,2011,47(2):176-178.
作者姓名:杨定礼  严石  杨银贤
作者单位:1. 淮阴工学院,电子信息工程系,江苏,淮安,223003
2. 淮阴工学院,电子信息工程系,江苏,淮安,223003;东南大学信,息科学与工程学院,南京,210096
基金项目:国家自然科学基金,青年基金项目
摘    要:提出了一种基于小波变换、奇异值分解与空间支持向量域分类器相结合的人脸识别方法。在使用空间支持向量分类器对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,计算所测样本到各个超球球心的距离,并根据其与超球半径的关系来判断其所归属。并在ORL人脸数据库中进行实验。实验表明提出的人脸识别方法识别精度可达97.5%。

关 键 词:空间支持向量域分类器  奇异值分解  人脸识别
收稿时间:2009-4-27
修稿时间:2009-6-17  

Face recognition based on space support vector domain classifier
YANG Dingli,YAN Shi,YANG Yinxian.Face recognition based on space support vector domain classifier[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(2):176-178.
Authors:YANG Dingli  YAN Shi  YANG Yinxian
Affiliation:1,2 1.Department of Electronic Information Engineering,Huaiyin Institute of Technology,Huai’an,Jiangsu 223003,China 2.School of Information Science and Engineering,Southeast University,Nanjing 210096,China
Abstract:A new approach for face recognition based on wavelet,singular value decomposition and Space Support Vector Domain Classifier(SSVDC) is presented.SSVDC is applied to classify singular value feature vector of face image,and the distance from the test sample to each hyper sphere center is computed.The attribution is judged according to distance from the test sample to hyper sphere central.Experiment result on(Olivetti Research Laboratory,ORL) database demonstrates that recognition accuracy is 97.5%.
Keywords:Space Support Vector Domain Classifier(SSVDC)  singular value decomposition  face recognition
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机工程与应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机工程与应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号