摘要
为解决人脸识别中图像维数高、易受光照变化以及噪声影响等问题,本文提出PCA和SVM相结合的人脸识别算法并在图像预处理阶段加入滤波处理.首先对图像进行滤波预处理,PCA提取特征后降维处理,最后利用SVM多类分类器寻找人脸样本之间的最优分割超平面,对特征人脸进行训练和分类.通过在MATLAB平台搭建人脸识别系统,对本文算法、SVM核函数以及不同滤波处理的系统进行了比较分析.实验结果表明,PCA和SVM相结合的算法精度达到了95%,比其他算法提升了10%,有效解决了图像维数高、计算量大的问题,同时优化后的核函数加入维纳滤波的系统表现出较好的分类和去噪性能.
出处
《网络安全技术与应用》
2019年第12期58-60,共3页
Network Security Technology & Application
