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【24h】

Hybrid SVM/HMM Method for Face Recognition

机译：SVM / HMM混合人脸识别方法

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A face recognition system based on Support Vector Machine (SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness. The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance.
机译：提出了一种基于支持向量机（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）的人脸识别系统。 SVM强大的判别能力与HMM的时间建模能力相结合。 SVM的输出被调整为概率输出，它代替了HMM中的高斯混合（MOG）。小波变换用于提取观测向量，从而减小了数据量，提高了鲁棒性。将混合系统与基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的纯HMM人脸识别方法进行了比较。实验结果表明，该混合方法具有较好的性能。

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