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主成分分析及支持向量机在人脸识别中的应用
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:《计算机技术与发展》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60375011);安徽省优秀青年科技基金资助项目(04042044)
作者: 王辉[1]
中文摘要:

文中利用主成分分析提取图像的特征信息,然后将此特征数据作为分类器的输人数据。文中采用的分类器——支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法。再利用二叉树判别策略来对多类人脸图像进行了识别,实验取得了较好的效果。

英文摘要:

At first,makes use of PCA to extract the feature information of images,then makes the feature data to be the input information of classifier. Adopts a classifier support vector machine which is a very good training algorithm,which can acquire very good generalization when the training datum are very few. At last, recognize the multi - images with binary tree and acquire very good results.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263