【摘 要】
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基于DCT系数的伪二维隐马尔可夫人脸模型(P2D—HMM)由于更好的利用了人脸图像的二维统计特性，所以与基于KLT系数的一维隐马尔可夫人脸模型相比，识别效果更好，但是结构复杂、运算
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基于DCT系数的伪二维隐马尔可夫人脸模型(P2D—HMM)由于更好的利用了人脸图像的二维统计特性，所以与基于KLT系数的一维隐马尔可夫人脸模型相比，识别效果更好，但是结构复杂、运算量大。一维隐马尔可夫模型(1D-HMM)表现二维人脸存在不足，但训练识别比较简单。综合考虑二者的优缺点，结合支持向量机(SVM)对静态数据识别效率明显的长处，建立了SVM和HMM的混合人脸识别模型。采用独立分量分析(ICA)的方法提取人脸区域的特征，作为SVM的输入。在ORL人脸库中，测试基于SVM／HMM的人脸识别方法，实验结
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