基于小波和支持向量机的人脸识别技术

摘要：

小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,高频部分则对应于图像的边缘和轮廓,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征.支持向量机技术针对小样本问题设计,对人脸识别这样的非线性、高维数的小样本问题有非常好的分类效果和学习推广能力,目前已经成为模式识别的首选分类器.文中使用小波变换来对人脸的高维图像矢量进行压缩,并设计了一个支持向量机分类器系统来识别人脸.试验结果验证了该系统有很高的识别率和较强的鲁棒性.

关键词：小波变换、支持向量机、人脸识别、核函数

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：52-54