【摘 要】
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针对模式识别中小样本、非线性和高维数的问题,提出了一种将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的人脸识别的方
【机 构】
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沈阳理工大学信息学院; 东软飞利浦医疗设备系统有限责任公司;
【基金项目】
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辽宁省教育厅资助项目(2010095)
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针对模式识别中小样本、非线性和高维数的问题,提出了一种将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的人脸识别的方法。首先利用主成分分析法对人脸图象进行特征提取,利用网格法对参数进行寻优,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别,通过ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸库进行了仿真,实验结果表明,识别率可以达到94.5%。
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