人脸识别中的PSVM方法

最临近支持向量机Proximal SVM(PSVM)是一种有效的、简单的和快速的近似支持向量机方法,识别效果和标准支持向量机相当,相比之下有较少处理时间．虽然有此优点,它的有效性仅仅是针对维数不高、大样本的数据集,而对于上千维甚至上万维的、小样本的人脸数据库情况没有人给出实验结果．文章把PSVM稍做改变,对四个公开的人脸库进行分类．同时采用几种典型的泛化线性鉴别分析(GLDA)方法,对人脸图像预处理．从识别率和所用的处理时间两方面以及用最近邻及最近特征线分类器进行对比,得出具有较好识别效果和处理时间的方法．

2D—FDA和ProximalSVM在人脸识别上的联合应用

对人脸图像进行二维Fisher鉴别分析（2D—FDA）的特称抽取与最临近支持向量机（ProximalSVM）的分类进行组合。首先把人脸图像按测试样本和训练样本进行划分。对训练样本进行2D—FDA特征抽取，得到抽取不同特征数目的具有最大鉴别信息的特征向量。然后再把此特征向量与测试样本相结合，用最简单的支持向量机进行分类，得到比用最小欧氏距离方法更高的识别效率，从而说明这两种方法的组合在人脸识别应用中发挥了各自的优点。