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基于KPCA与SVM的人脸识别研究  
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【英文题名】 Face Recognition Study Based on Kernel Principal Component Analysis and Support Vector Machine
【作者】 王本超;
【导师】 顾宏;
【学位授予单位】 大连理工大学;
【学科专业名称】 控制理论与控制工程
【学位年度】 2010
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 大连理工大学
【网络出版投稿时间】 2011-01-21
【关键词】 机器学习; 人脸识别; 核主成分分析; 支持向量机; 核函数;
【英文关键词】 Machine Learning; Face Recognition; KPCA; SVM; Kernel Function Methods;
【中文摘要】 随着科技的发展,生物识别技术已经成为个人身份识别或认证技术的重要方式,是目前非常活跃的研究课题。人脸识别作为生物特征识别的重要分支,它的无侵害性和对用户以最自然、最直观的识别方式更容易被接受,在信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域呈现了广泛的应用前景。 本文针对人脸识别中遇到的“小样本”问题,以及为了进一步改善主成分分析(PCA)在处理图像非线性问题上存在的不足,本文将核主成分分析法与支持向量机(KPCA-SVM)相结合,利用KPCA对非线性人脸图像进行特征提取,在保持原图像信息损失尽量少的原则下,把高维空间的人脸数据投影到低维空间,然后对低维空间人脸信息数据建立SVM的识别模型进行识别。 为了验证方法的有效性,在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,实验过程通过设置KPCA不同的贡献率以及训练样本数量,并与以往的人脸识别方法进行对比,结果表明,本文所提出的方法具有较好的识别效果。
【英文摘要】 With the development of technology, biometric technology has become an important way of the personal identification or authentication technology, which has been a very active research topic. Recognition, as an important branch of biometrics, which is non-invasive and most natural for users, has been the most intuitive means of identification for its more easily accepted in information security, criminal detection, access control and other areas, and has showed a wide range of applications. A n...
【更新日期】 2011-04-15

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