基于支持向量机的人脸识别方法的研究

作者：王艳梅; 张艳珠; 郑成文

来源：控制工程, 2013, S1: 195-197.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.2013.s1.036

• 主成分分析
• 支持向量机
• 人脸识别
• 参数寻优 PCA
• SVM
• facial recognition
• parameters optimizion

针对模式识别中小样本、非线性和高维数的问题,提出了一种将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的人脸识别的方法。首先利用主成分分析法对人脸图象进行特征提取,利用网格法对参数进行寻优,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别,通过ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸库进行了仿真,实验结果表明,识别率可以达到94.5%。

• 单位
  沈阳理工大学