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基于Matlab平台人脸识别仿真过程的探究
引用本文:陈伟,张金华,李蔡媛,廖壬.基于Matlab平台人脸识别仿真过程的探究[J].信息通信,2013(5):30-31.
作者姓名:陈伟  张金华  李蔡媛  廖壬
作者单位:武汉大学电子信息学院
摘    要:Matlab是一种科学与工程计算的高级语言,广泛地运用在包括信号与图像处理、控制系统设计等方面,我们使用Matlab作为平台,设计GUI,探究人脸识别的过程。在特征提取方面,运用主成分分析法(PCA)算法,对高维特征进行降维,保证了高位数据不失真,在分类器算法上采用支持向量机(SVM)和自适应提升(Adaboost)算法进行对比实验,SVM通过求解由全部训练样本对检测样本最佳线性表示的稀疏向量来进行分类,Adaboost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器(弱分类器)进行多次迭代,每次迭代增加错样本的权重,构成一个更强的最终的分类器(强分类器),实验结果表明,仿真能够达到较高的识别率和缩短识别的时间。

关 键 词:人脸识别  PCA特征提取算法  SVM分类器算法  Adaboost分类器算法
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