【摘 要】
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为了使人脸识别算法能快速准确地识别人脸身份,提出了基于二维PCA与SVM算法相结合的人脸识别算法。在PCA算法提取特征的基础上,运用二维PCA算法对人脸进行特征提取。利用SVM
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金(YQ14105);广西科学研究与技术开发计划(桂科攻11107001-40)
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为了使人脸识别算法能快速准确地识别人脸身份,提出了基于二维PCA与SVM算法相结合的人脸识别算法。在PCA算法提取特征的基础上,运用二维PCA算法对人脸进行特征提取。利用SVM多类分类器寻找人脸样本之间的最优分割超平面,对特征人脸进行训练和分类。对未训练的人脸进行二维PCA特征提取,再用SVM多类分类器进行识别,与训练的人脸库中的人脸进行匹配,确定人脸身份。实验结果表明,基于二维PCA和SVM算法的人脸识别系统具有更快的识别速度和更高的准确度。
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