基于两级分类器的人脸检测系统设计

人脸识别技术拥有广泛的应用前景,但是目前不少实现方式存在一些不尽人意之处。在对OPENCV与SVM分类器进行分析的基础上,阐述了基于两级分类器的人脸检测方法的原理和实现过程,首先分析了两级分类器的构建,引入人脸图像的矩形特征向量,将图像的矩形特征作为分类的依据,随后论述了系统设计与实现,包括灰度变换过程、直方图均衡过程、图像平滑过程以及金字塔序列化的实现。这种检测模式能够加快处理速度,提升效率。     

RBF神经网络在人脸识别中的应用

RBF是模式识别中应用最为广泛的一种神经网络。将这种网络应用于人脸识别,建立了人脸识别模型。通过改进隐含层中心选择算法,利用Yale人脸图像数据库进行仿真实验,对比分析了它们各自的识别率指标,说明本文提出的方法在不影响识别率的情况下可以显著提高人脸识别的速度,减小系统的存储量,从而满足人脸识别的实用性要求。