改进的二叉树支持向量机在人脸识别中的应用

摘要：

针对人脸识别问题,提出一种基于奇异值分解特征提取和改进的二叉树支持向量机实现多分类的人脸识别方法.在使用改进的二叉树支持向量机对不同人脸图像的奇异特征向量进行分类时,先利用Mercer核,将输入空间非线性可分的训练样本映射到高维特征空间Hilbert中,使之线性可分.将类超球体半径分解成核心半径和最小半径,通过两者加权计算最终的类超球体决策半径,并以此半径大小为依据生成二叉树结构.在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率.

关键词：小波变换、奇异值分解、二叉树支持向量机、人脸识别

所属期刊栏目：12

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：广东省自然科学基金项目101754539192000000

在线出版日期：2012-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：4930-4934