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摘要
使用C-SVC和nu-SVC支持向量机模型,对人脸进行识别。以支持向量机分类原理为基础,以LIBSVM集成软件为工具,以剑桥大学计算机实验室的ORL Faces数据库和本文第一作者的人脸图片作为实验数据,对数据标准化实现方法,最优惩罚系数与核函数参数的查找方法,线性核函数、多项式核函数、径向基核函数、Sigmoid核函数进行对比研究,选择三组随机数进行人脸识别实验。实验结果显示,nu-SVC模型的人脸识别正确率高,且波动性小,更适合用于人脸识别;C-SVC模型用于人脸识别时指定惩罚参数C和核函数参数γ可获得更高的分类正确率。结论,SVM分类器用于人脸识别效果较好。
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