期刊文献+

基于SVM的人脸识别系统的研究 被引量:1

Face Recognition Based on Support Vector Machines
下载PDF
导出
摘要 该文使用PCA来提取人脸的特征,克服了K-L算法计算量大,计算耗时长的缺点。实验表明该算法减少了特征提取时间。然后运用SVM来进行人脸识别。将两类分类问题的识别策略应用到多类分类问题。 This paper extracts face feature from face picture based on PCA algorithm and overcomes the shortage that it takes long time to calculate the result based on K-L algorithm. The experiment result shows that much time has been saved by using PCA algorithm in featue extracting. In the face recognition based on SVM the recognition strategy for two-class classification is developed to multi-class classificaiton. The recognition experiment result show a good performance in ORE face database.
作者 李宇
出处 《科技广场》 2006年第2期18-19,共2页 Science Mosaic
关键词 人脸识别 主分量分析 支持向量机:识别策略 Face Recogniton PCA SVM Recognition Strategy
  • 相关文献

参考文献2

  • 1张翠平,苏光大.人脸识别技术综述[J].中国图象图形学报(A辑),2000,5(11):885-894. 被引量:259
  • 2Christopher J.C. Burges. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition[J] 1998,Data Mining and Knowledge Discovery(2):121~167

二级参考文献1

共引文献258

同被引文献10

引证文献1

二级引证文献9

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部