基于聚类算法和层次支持向量机的人脸识别方法

提出一种基于聚类算法和层次支持向量机的人脸识别方法。该方法在训练阶段把利用小波变换提取的图像特征先进行聚类,再利用聚类的结果来训练层挺支持向量机;识别阶段先利用层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人,最后利用免疫算法对待识别的人脸图像进行确认。实验表明,该算法效果较佳。     

基于聚类算法和层次SVM的姿态人脸识别方法

提出了一种基于神经网络和层次支持向量机的多姿态人脸识别方法.该方法在训练阶段先利用神经网络把姿态人脸图像特征向准标准人脸图像特征映射,再根据聚类结果来训练支持向量机.识别阶段是先利用神经网络变换得到待识别图像所对应的准标准图像的特征,再让层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人,最后利用否定算法对待识别的人脸图像进行确认,实验表明该算法效果较佳.     

基于神经网络和层次SVM的多姿态人脸识别

提出了一种基于神经网络和层次支持向量机的多姿态人脸识别方法。该方法在训练阶段先利用神经网络把姿态人脸图像特征向准标准人脸图像特征映射，再根据聚类结果来训练支持向量机。识别阶段是利用神经网络变换得到待识别图像所对应的准标准图像的特征，再让层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人，最后利用否定算法对待识别的人脸图像进行确认。实验表明该算法效果较佳。     

基于模糊聚类的LLE和SVM的人脸识别

针对传统的局部线性嵌入算法易受近邻点个数的影响,以及支持向量机的错分点过多对识别率产生的影响,提出了一种基于模糊聚类的局部线性嵌入和支持向量机的人脸识别方法。利用改进的算法对人脸库中的图像进行特征提取,然后采用支持向量机分类器对人脸进行训练和识别。实验表明,该方法提高了人脸的识别率。     

基于量子遗传算法的支持向量机人脸识别技术

首先应用K-L变换对人脸图像进行特征提取,然后利用支持向量机对其进行识别：由于支持向量机的参数对识别性能有较大影响,因此这篇文章采用量子遗传算法对支持向量机参数进行选取。算法解决了支持向量机参数选取的难题。利用0RL人脸库进行仿真实验,得到了较好的识别效率。     

基于量子遗传算法的支持向量机人脸识别技术

首先应用K-L变换对人脸图像进行特征提取,然后利用支持向量机对其进行识别。由于支持向量机的参数对识别性能有较大影响,因此这篇文章文采用量子遗传算法对支持向量机参数进行选取。算法解决了支持向量机参数选取的难题。利用ORL人脸库进行仿真实验,得到了较好的识别效率。     

基于层次支持向量机的人脸检测

针对彩色图像人脸检测,提出了肤色模型和层次支持向量机相结合的人脸检测方法。检测时首先利用调节的肤色模型提取出人脸候选区域,然后对这些候选区域用线性支持向量机和主成分与非线性支持向量机相结合的层次支持向量机进行验证,获得真正的人脸区域。实验表明,该方法对图像偏色有一定的鲁棒性并可以用于灰度图像的人脸检测,而且检测正确率和速度比基于肤色和模板匹配的方法有了一定的改进。     

基于Curvelet及LPP的人脸识别算法

基于人脸图像的曲线奇异性及高维图像数据带来的计算复杂性．提出一种结合Curvelet变换与LPP的人脸识别方法。首先通过Curvelet变换对人脸图像降维,利用LPP将图像投影到最优子空间中,利用支持向量机进行分类识别,实验结果表明该算法的识别效果优于小波变换结合LPP方法、LPP方法。     

支持向量机在人脸识别中的应用研究

研究人脸图像自动识别问题,由于人脸的特征维数较高,正确识别有难度,利用计算机技术对人脸图像进行分析,从中提取有效的特征来识别出人的身份,其关键技术在于人脸特征的提取和模式识别.为此,提出了一种基于支持向量机的人脸识别方法.首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的特征,PCA降维处理消除人脸特征之间的冗余信息,然后采用支持向量机对提取特征进行训练得到最优识别模型,用最优模型对人脸进行识别.对ORL人脸图像库进行仿真实验,识别率达98%,比传统算法高出5%,实验结果表明,既减少了计算复杂度,降低训练与识别时间,又保证实时性,提高识别正确率,为人脸识别的应用提供广泛的前景.     

支持向量机和遗传算法的人脸识别方法

支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具,作为分类器被认为具有很高的推广性能,无需先验知识。但是参数的选取与支持向量机的识别性能是相关的,核函数参数σ²和惩罚因子C对支持向量机识别性能会产生很大的影响。针对支持向量机在人脸识别问题中的应用,提出了一种基于遗传算法（GA）的参数选择优化方法。利用笔者曾提出的基于小波分解和积分投影的人脸特征提取算法对人脸图像进行特征参数提取,然后利用优化的支持向量机进行识别。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于Gabor小波变换和支持向量机的人脸识别

将Gabor小波变换和支持向量机分类方法结合起来进行人脸识别。通过由Gabor小波变换系数表示的若干个人脸模板和人脸图像之间的匹配来确定特征点的近似位置；在所有的特征点位置计算Gabor小波变换系数并将其串联成表示人脸图像的向量；采用一种层次分解的支持向量机二叉决策树进行分类识别。实验结果表明了该方法的可行性。     

基于Gabor滤波特征和支持向量机的人脸检测

人脸检测是人脸识别与图像及视频检索的一项重要任务。论文提出了一种基于Gabor滤波特征和支持向量机的正面人脸检测方法。算法首先利用了Gabor滤波器的良好的空间位置与方向的选择特性,采用了四种方向的Gabor滤波器提取人脸样本图像特征并用PCA方法对特征降维,然后用已降维的特征训练支持向量机分类器。最后应用SVM分类检测人脸。实验结果证明该方法行是十分有效的。     

基于支持向量机的人脸识别研究

研究基于支持向量机的人脸识别技术.在识别过程中,首先将人脸图片分为子图片,再利用离散小波变换提取子图片特征组合为多维向量作为整幅人脸图片特征.在此基础上,为每个类构造一个支持向量机进行识别.基于ORL人脸数据库的模拟实验表明,算法实现较简单,并具有较好的性能.     

基于谱直方图与支持向量机的人脸检测

提出了一种基于谱直方图和支持向量机的人脸检测算法。首先使用梯度滤波器、LoG滤波器和LBP算子计算图像的谱直方图,然后使用支持向量机进行分类。经实验表明,算法可以克服光照、姿势、表情、眼镜等干扰,并允许有局部遮挡,具有较强的鲁棒性。     

一种高性能的人脸识别方法

在基于人脸图像的身份认证系统中,最关键的技术就是如何提取人脸图像的高质量特征以及如何进行分类识别,该文就提出了一种快速、准确的人脸图像识别方法。该方法利用基于核函数的学习算法,进行人脸图像的特征提取和分类。首先,该方法分别利用核主分量分析以及核Fisher算法提取人脸图像的特征,然后对这些特征进行合理的组合以构成组合特征向量,再利用支持向量机进行识别。实验结果显示,所提出的高性能人脸识别方法的识别率高,即使对于轻度光照不均匀的人脸图像、人脸姿势的有限变化图像,也能获得较高的识别率;同时,该方法的训练速度和识别速度也非常快,完全满足人脸识别系统实时性要求。     

基于核聚类方法的多层次支持向量机分类树

针对解决多类模式识别问题的SVM方法进行研究,在比较常用的几种多类SVM分类算法基础上,提出了一种基于核聚类方法的多层次SVM分类树,将核空间中的无监督学习方法和有监督学习方法结合起来,实现了一种结构更加简洁清晰、计算效率更高的多层SVM分类树算法,并在实验中取得了良好的结果。