基于支持向量机的人脸识别算法研究

本文基于支持向量机对人脸识别的算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性。通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析（PCA）提取人脸图像的特征,应用支持向量机（SVM）实现人脸图像识别。本文还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据。     

利用MapReduce 模型训练支持向量机的人脸识别方法

为了在移动互联网中快速识别人脸图像,提出了利用云计算服务端的MapReduce模型训练支持向量机(SVM)进行人脸识别的方法.实验结果表明:该算法在保证人脸识别率的前提下,明显提升了支持向量机的训练速度.该算法对于移动互联网环境下的人脸识别有一定的实用价值.     

基于支持向量机的人脸识别算法

特征提取是人脸识别问题中的一个普遍问题,主要是指通过变换将图像空间中的人脸转化到人脸特征空间中,其目的是用最少的数据量表示原始图像的最多的信息.其中Fisher脸法是常用的特征提取方法,本文采用Fisher脸法和支持向量机的方法,构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中,并实施识别的实验系统.分析了该系统的构成与特点,并给出了实验测试结果.     

基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

基于小波变换和支持向量机的人脸识别研究

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,...     

基于离散余弦变换和支持向量机的人脸识别算法

提出了一种基于DCT提取人脸特征技术和支持向量机分类模型的人脸识别方法。利用离散余弦变换可提取人脸可识别的大部分信息,而支持向量机作为分类器,在处理小样本、高维数等方面具有独特的优势,且泛化能力很强,无需先验知识。从ORT人脸库上的实验结果可以看出,DCT特征提取是很有效的,且SVM的分类性能优于最近邻分类器,同时提高了整个系统的运算速度。     

支持向量机方法在人脸识别中的应用研究

讨论了把支持向量机的方法用于人脸识别.采用SVM方法进行人脸识别研究,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题,克服了传统svM方法在解决多分类问题上的一些缺陷支持向量机能有效地解决过学习问题,具有良好的推广性能和较好的分类精确性.介绍了支持向量机方法用于人脸识别的主要处理流程.     

基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法

基于支持向量机（SVM）在处理小样本，高维数及泛化性能等强方面的优势，提出了一种基于主元分析（PCA）与SVM的人脸识别方法，利用PCA方法对人脸图像进行特征提取，再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别，剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。     

基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小渡变换与支持向量机相结合的人脸识别算法。首先用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,由于变换后的特征维数较高,所以要对变换特征进行降维。本文采用一种改进的二维主元分析方法实现。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库中对算法进行了测试．结果表明该算法识别率较高。     

基于遗传算法的支持向量机人脸识别技术

人脸识别身份验证技术是目前一个非常活跃的研究课题.文章针对人脸识别系统涉及到的人脸特征提取、识别验证等环节,利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,并提出用支持向量机与遗传算法相结合的新型算法进行分类识别,利用遗传算法自动选择最优的核函数参数,将以上方法相结合的新型人脸识别方法的实验结果表明,该方法所得参数确定的SVM具有较优的识别率,其整体性能优良.     

基于人脸局部特征和SVM的表情识别

提出了一种基于人脸局部特征的表情识别方法．首先选取人脸重要的局部特征,对得到的局部特征进行主成分分析,然后用支持向量机（SVM）设计局部特征分类器来确定测试表情图像中局部特征,同时设计支持向量机（SVM）表情分类器,确定表情图像的所属类别．对JAFFE人脸图像数据库进行仿真实验．结果表明,该方法要优于一般的基于整体特征的人脸表情识别方法．     

改进的二叉树支持向量机在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出一种基于奇异值分解特征提取和改进的二叉树支持向量机实现多分类的人脸识别方法。在使用改进的二叉树支持向量机对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分,将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二叉树结构。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。     

基于差分最小二乘支持向量机的目标识别研究

目标识别是目前机器视觉、图像处理和模式识别领域的研究热点之一,广泛应用于各行各业。最小二乘支持向量机算法简便、速度快、精度高,是当前目标识别的主流算法之一。针对最小二乘支持向量机的参数难以确定,仅靠传统经验试凑的方法不易实现,且结果不理想;提出一种改进的差分进化算法实现最小二乘支持向量机的参数整定。通过改进变异策略,引入早熟判断机制,遏制了传统算法早熟收敛的问题。通过实验仿真,验证了改进算法可跳出局部最优点,结果比传统算法更优。以SM-TMSSY光电伺服跟踪转台为实验平台进行实例验证,证明了改进算法收敛速度快、精度高,正确识别率可从85%提高到92.5%,验证了算法的优越性。     

基于支持向量机的彩色人脸检测

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种新的模式识别技术.本文首先采用肤色检测技术获得图像中可能存在人脸的区域,然后采用基于SVM的检测方法在可能存在人脸的区域进行检测.试验证明,本文提出的人脸检测方法是合理的,具有一定的实用价值.