基于小波分解和多分类支持向量机的脸谱识别

• 作者: 康文雄 杨海东 谢纪美 邓飞其
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 脸谱识别 小波分解 支持向量机 ORL脸谱图像库
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 1390-1391,1422
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2005.12.033

摘要

小波分解提取脸谱特征具有对表情变化不敏感的特点,支持向量机作为分类器具有很高的推广性能,无需先验知识,针对小波分解和支持向量机所具有的优点,提出了一种新的脸谱识别算法,在该算法中无需对训练图像进行预处理,直接使用小波分解方法对脸谱图像进行特征提取,用所提取的脸谱特征向量组合成新的脸谱特征向量训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行脸谱识别,在训练中分别采用了三种不同的核函数;使用ORL脸谱图像库对该算法进行了测试和评估,测试结果表明了该算法在识别性能方面的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓飞其	华南理工大学自动化科学与工程学院	210	1726	23.0	30.0
2	康文雄	华南理工大学自动化科学与工程学院	18	138	7.0	11.0
3	杨海东	华南理工大学自动化科学与工程学院	19	206	8.0	14.0
4	谢纪美	华南理工大学自动化科学与工程学院	7	58	4.0	7.0