【摘 要】
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针对传统主成分分析（PCA）算法提取人脸特征时效率低下的问题,对其求解样本协方差矩阵的特征值和特征向量的过程进行改进,提出一种基于快速PCA降维算法的人脸识别方法。使用交叉
【机 构】
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河池学院计算机与信息工程学院,桂林理工大学广西高校嵌入式技术与智能信息处理重点实验室,玉林师范学院复杂系统优化与大数据处理重点实验室
【基金项目】
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广西高校嵌入式技术与智能信息处理重点实验室开放基金(2016-02-20);2016年度广西高校中青年教师基础能力提升项目(KY2016LX285,KY2016YB382);广西高校复杂系统优化与大数据处理重点实验室开放基金(2016CSOBDP0201);河池学院校级青年科研基金(XJ2015QN007)
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针对传统主成分分析（PCA）算法提取人脸特征时效率低下的问题,对其求解样本协方差矩阵的特征值和特征向量的过程进行改进,提出一种基于快速PCA降维算法的人脸识别方法。使用交叉验证方法,将支持向量机（SVM）模型训练时的识别准确率作为粒子群的适应度值,利用粒子群优化算法对SVM惩罚参数和核函数参数进行全局寻优,得到参数的全局最优解,用于训练最终的分类器模型进行人脸识别。通过对ORL和Yale数据库中的人脸图像进行实验,结果表明,与传统PCA算法结合SVM模型的识别方法相比,该方法对于人脸图像具有更高的特征提取
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