基于 PCA 和 SVM 的人脸识别技术研究
郭黎1
冷洁1
梅文兰2
孔祥聪3
廖宇1
廖红华1
1.湖北民族学院信息工程学院,湖北恩施,4450002.四川省成都市地铁运营有限公司,四川成都,6100813.恩施州电力总公司,湖北恩施,445000
摘要：从人脸图像特征提取和分类器构建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点，提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略，同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法。通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果，分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响，并得到了其最优解。同时，通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法，其识别率比一般的人工神经网络法提高了7％～10％左右。
关键词：人脸识别主成分分析快速PCA支持向量机
分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)TN911.73(通信)
资助基金：国家自然科学基金(61263030)国家自然科学基金(61463014)湖北省自然科学基金(2014CFB612)湖北民族学院博士启动基金(MY2014B018)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 193-196,214 )
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