基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

曹未丰

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基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

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cqvip:针对人脸图像的非线性特点,将基于核方法的核独立分量分析算法用于提取人脸图像特征.为避免多类支持向量机出现不可识别域,提出基于二叉树思想的层次支持向量机算法,用于多类人脸识别.将层次支持向量机和核独立分量分析算法相结合进行人脸识别,首先对人脸图像进行预处理和主成分分析法降维;然后运用核独立分量分析算法估算出独立基影像,从而得到人脸特征;最后将人脸特征输入层次支持向量机进行分类识别.在ORL人脸库上的仿真结果表明该算法较好地兼顾了识别率和运行速率.

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来源
《南京工程学院学报（自然科学版）》 |2019年第3期|76-79|共4页
作者
曹未丰;
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作者单位

南京工程学院自动化学院江苏南京211167;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
人脸识别; 支持向量机; 核独立分量分析; 主分量分析;

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