| K近邻和最小二乘支持向量机相融合的人脸识别 |
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| 引用本文： | 刘红健,胡蓉. K近邻和最小二乘支持向量机相融合的人脸识别[J]. 激光杂志, 2014, 0(11) |
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| 作者姓名： | 刘红健 胡蓉 |
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| 作者单位： | 1. 广州航海学院 艺术设计学院,广州,510725
2. 华南师范大学 计算机学院,广州,510630 |
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| 基金项目： | 省部产学研合作专项资金 |
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| 摘 要： | 为了获得更加理想的人脸识别结果,提高人脸识别正确率,提出一种K近邻和最小二乘支持向量机相融合的人脸识别方法(KNN-LSSVM)。首先采集人脸图像,提取人脸图像特征,并采用KNN删除特征向量中的重复特征,得到人脸图像的特征向量;然后将特征向量输入到最小二乘支持向量机训练,建立相应的人脸分类器;最后采用ORL人脸数据库和Yale人脸库进行仿真实验。仿真结果表明,KNN-LSSVM提高了人脸识别的正确率和识别效率,且具有较强的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 人脸识别 提取特征 最小二乘支持向量机 人脸分类器 |
Face recognition based on K nearest neighbor and least square support vector machine |
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| LIU Hong-jian,HU Rong. Face recognition based on K nearest neighbor and least square support vector machine[J]. Laser Journal, 2014, 0(11) |
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| Authors: | LIU Hong-jian HU Rong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Face recognition Extraction features Least square support vector machine Face image classifier |
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