粗糙集优化支持向量机算法在人脸识别中的应用

• 作者: 蒋桂莲
• 来源期刊: 信息系统工程
• 关键词: 人脸识别 属性约简 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 77-78
• 页数: 2页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2362.2020.12.034

摘要

为了减少跨年龄、表情、光线、姿势变化在人脸识别中的影响,论文采用一种粗糙集优化支持向量机算法的人脸识别方法.该方法先对人脸图像进行核主成分分析提取人脸的特征向量,进而在此基础上,用粗糙集进行数据约简降低维度,最后在支持向量机分类器中进行训练与识别.通过对ORI人脸图像数据库进行实验,实验结果表明,算法降低特征向量的维度和支持向量机的复杂度,有较好的人脸识别性能.