基于支撑向量机的人脸识别技术

文中提出了一种基于支撑向量的人脸识别方法。该方法与传统方法相比,克服了后者固有的过学习和欠学习问题,并且对复杂模式的能力强,达到了很高的人脸识识别率。在对训练图像进行预处理之后,使用主成分析方法对人脸图像进行特征提取和选择,用所选择的人脸特征向最训练多个支撑向量机,最后用训练好的支撑向量机进行人脸识别。文中将支撑向量机性能和传统方法进行了对比,并且对不同核函数的支撑向量机的性能也进行了对比。发现当特征脸数量不同时,不同核函数支撑向量机的性能也不同。总体而言,二阶多项式支撑向量机在人脸识别问题中具有更好的性能。     

基于支持向量机的人脸识别研究

针对人脸识别问题,提出了基于主成分分析和支持向量机分类相结合的方法实现人脸图像特征提取,并对提取的人脸特征参数进行分类与识别,得到较好的人脸识别结果。通过实验分析了支持向量机方法中惩罚项权重参数和高斯核函数参数的选择对识别率的影响。最后将支持向量机方法与KNN分类方法获得的结果进行了对比分析,证明了支持向量机方法具有很高的优越性。     

基于PCA和SVM的人脸识别

人脸识别系统的实验效果取决于如何精确地提取人脸特征向量以及正确地对它们进行分类,所以对特征提取和分类器的研究十分必要。论文将主成分分析方法(PCA)和支持向量机(SVM)方法结合用于解决自动人脸识别问题。     

基于离散小波变换和ICA支持向量机的人脸识别

为了实现对具有不同光照、姿势和噪声的人脸进行识别并提高识别精度,设计了一种基于离散小波变换和最小二乘支持向量机的人脸识别方法。首先,采用二维离散小波变换对人脸图像进行压缩和降噪,以提取低频特征信息分量,然后采用快速独立成分分析法ICA对经过离散小波变换后的人脸低频分量进行特征提取,以进一步减少人脸特征向量维数。在获取图像特征向量的基础上,采用径向基函数作为核函数,将训练样本数据输入最小二乘支持向量机进行训练以获得最终的分类模型。在ORL数据库下采用MATLAB仿真工具进行仿真,实验结果表明,该方法能有效地实现对人脸识别,与其他方法相比具有较高的识别精度。     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别方法

基于Gabor小波在图像表征方面的优越性,提出了将Gabor小波和支持向量机(SVM)相结合用于人脸识别的方案。用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,再利用SVM策略对特征向量进行分类识别,实验的仿真结果验证了本算法的有效性。     

基于主成分分析的支持向量机回归预测模型

首先利用主成分分析法降低样本数据的维数,建立主成分的多元回归预测模型,其次利用支持向量机方法确定回归模型的系数,最后实例说明了该模型具有较高预测精度.     

支持向量机在人脸识别中的应用研究

讨论了把支撑向量机的方法用于人脸识别。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。并且该理论在小样本问题上有非常好的效果，人脸识别即为一个小样本问题。此外，还讨论支持向量机用于人脸识别的主要处理流程和识别框图。     

基于2DPCA+PCA与SVM的人脸识别

为了提高传统PCA与SVM相结合的人脸识别算法的性能,文中提出了一种基于双向压缩的2DPCA+PCA与遗传算法SVM相结合的人脸识别算法。该算法采用双向压缩的2DPCA与PCA相结合的算法来进行人脸特征提取,有效地减少了特征数量和PCA模型的计算时间;在与SVM相结合时,其训练时间和识别时间都有所降低,且提高了识别率;同时为了进一步提高SVM的性能,文中采用遗传算法来进行SVM参数寻优,并使用交叉测试识别率来作为适应度函数。在ORL人脸库上的实验表明,该算法的性能明显高于传统PCA与SVM相结合的人脸识别算法。     

DWT和Fast PCA与SVM在人脸识别技术中的应用

采用结合小波变换和改进的Fast PCA算法进行特征提取。人脸识别算法在特征提取阶段,采用离散小波分解和快速主成分分析法相结合的算法进行特征提取;在分类阶段,采用基于改进的二叉树算法的支持向量机进行分类。最后给出人脸识别系统的系统原型。通过在MATLAB 7.10.0(R2010a)软件上对ORL人脸库进行仿真训练测试,验证了本系统算法不仅在识别率上有所提高,而且相对于其他算法具有较快的识别速度。     

蚁群算法优化支持向量机的人脸识别

针对角点特征检测进行人脸识别中特征配准度低、识别精度不高的问题,提出基于蚁群算法和支持向量机的人脸识别算法。首先采用支持向量机算法进行人脸多重特征检测提取,然后对提取到的特征信息采用蚁群算法进行训练分类,实现对人脸特征的准确检测和分类识别,最后在Matlab仿真平台上进行性能测试,仿真结果表明,采用该算法进行人脸识别的精度较高,训练过程的收敛性较好,计算开销降低。     

基于离散余弦变换和支持向量机的人脸识别研究

提出了一种基于图片分割的人脸特征提取方法,该方法利用二维离散余弦变换对每个子图进行分解,并提取其中最具代表性的系数作为该子图的特征,文中构造了一对多的支持向量机作为分类器来识别不同的人脸。基于ORL人脸数据库对算法性能进行了模拟,实验结果表明,所提出的算法实现简单,并具有较好的性能。     

基于LLE和LS-SVM的人脸识别方法

为了提高人脸识别的速度,提出了一种基于局部线性嵌套(LLE)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的人脸识别方法.该方法采用主成分分析(PCA)和LLE相结合的算法,对归一化处理过的人脸图像进行特征提取,利用LS-SVM对人脸图像样本集进行训练和识别,以提高识别的速度.最后将本文方法在ORL人脸数据库上进行试验,结果表明,人脸识别的速度有了一定的提高,识别率达到了90%以上.     

离散小波变换和Fast PCA与SVM在人脸识别技术中的应用

人脸识别技术因具有结果直观、隐蔽性好、操作简单的优越性,所以在刑事侦查、在门禁考勤、信息安全等领域具有广泛的应用前景。本文在特征提取阶段采用离散小波分解和改进的快速主成分分析法相结合的算法;在分类阶段,采用基于改进的二叉树算法的支持向量机进行分类。最后给出人脸识别系统的系统原型。通过在MATLAB 7.10.0（R2010a）软件上对ORL人脸库进行仿真训练测试,验证了本系统算法不仅在识别率上有所提高,而且相对于其它算法具有较快的识别速度。     

基于小波分解和支持向量机的准正面人脸识别方法

基于小波分解提取人脸特征技术和多分类支持向量机模型，提出了一种新的准正面人脸识别算法。小波分解提取人脸特征具有对表情变化不敏感的特点；支持向量机作为分类器被认为具有很高的推广(generalization)性能，无需先验知识。在所提出的算法中，首先对训练图像进行预处理，然后使用小波分解方法对人脸图像进行特征提取，用所提取的人脸特征向量训练多分类支持向量机模型，最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。利用ORL人脸图像库对该算法的实验测试结果，以及与其它人脸识别方法的比较结果表明了该算法在识别性能方面的优越性。     

基于核主成分提取和支持向量机的入侵检测

现有的入侵检测算法存在小样本情况下泛化能力差的问题。提出了利用核主成分分析和支持向量机结合进行入侵检测的方法。与传统算法相比，该方法对网络异常连接有很高的检测率、更强的泛化能力和更快的处理时间。最后在KDD CUP99数据集上进行的实验，证明了方法的适用性和高效性。     

基于PCA算法的人脸识别技术研究

随着计算机硬件技术的进步和改善、人脸识别算法的优化与改进,人脸识别技术逐渐成熟并在智慧校园中得到广泛应用.人脸识别技术研究的难点主要体现在特征提取和分类识别两个方面.本文研究人脸识别技术主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)的工作原理,并对它的数学解析进行推导.在以PCA算法为...     

基于混合核函数的支持向量机在人脸识别中的应用研究

针对支持向量机中的核函数选择和参数优化问题进行研究,结合局部性函数和全局性核函数的特点,形成由高斯核函数和多项式核函数构成的混合核函数,并运用于人脸识别,仿真实验结果证明了混合核函数的具有较高的识别率。     

基于图像处理技术与支持向量机的鱼龄识别

采用图像处理技术,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的鱼年龄自动识别新方法。首先通过KPCA提取鱼的耳石图像的主元,然后用SVM对鱼的年龄进行学习、识别和预测。实验表明,该方法取得了较好的效果。     

一种基于2DPCA和SVM的人脸识别方法

在人脸识别过程中,基于2DPCA特征提取方法具有直接、高效等特点。但它只包含了二阶统计信息,因而丢失了可能对分类很有用的高阶统计信息而使识别率受到一定影响。SVM采取升维的方法把线性不可分问题转变为线性可分问题,识别率较高,但直接对图像分类时运算量大、运行时间长。文章结合两者的优点,使用了2DPCA和SVM相结合的人脸识别方法,即先利用2DPCA进行特征提取,然后把降维后的数据输入SVM进行分类识别。该方法在ORL、YALE人脸库上的实验表明,不但可以提高识别率,而且所用时间明显减少。