基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

摘要：

针对人脸图像的非线性特点,将基于核方法的核独立分量分析算法用于提取人脸图像特征.为避免多类支持向量机出现不可识别域,提出基于二叉树思想的层次支持向量机算法,用于多类人脸识别.将层次支持向量机和核独立分量分析算法相结合进行人脸识别,首先对人脸图像进行预处理和主成分分析法降维;然后运用核独立分量分析算法估算出独立基影像,从而得到人脸特征;最后将人脸特征输入层次支持向量机进行分类识别.在ORL人脸库上的仿真结果表明该算法较好地兼顾了识别率和运行速率.

关键词：人脸识别、支持向量机、核独立分量分析、主分量分析

所属期刊栏目：17

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79