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摘要:
支持向量机(SVM)在处理小样本高维数据及泛化性能强等方面的优势,以及Gabor小波可以很好地模拟哺乳动物视觉神经简单细胞的感受野轮廓降低外界因素的影响,提出了基于Gabor与SVM的人脸识别方法。通过对经Gabor变换人脸图像的独立成分分析得到一组Gabor人脸独立基,并且用遗传算法求得一组最优的Gabor独立基,不但可以降低特征维数,减少计算量,而且可以提高识别率。通过对耶鲁大学人脸图像数据库的测试,证实本文算法有效性。
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文献信息
篇名 基于Gabor和支持向量机的人脸识别
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 人脸识别 GABOR小波 支持向量机(SVM) 遗传算法(GA)
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 98-99
页数 2页 分类号 TP391
字数 语种
DOI
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1 池万乐 温州大学城市学院 10 60 4.0 7.0
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研究主题发展历程
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人脸识别
GABOR小波
支持向量机(SVM)
遗传算法(GA)
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
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1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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