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2015-09-29 发布于湖北
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LDA及支持向量机的人脸识别算法研究.pdf

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第31卷第5期沈阳理工大学学报 V01．31No．5 1 of Oct．201 2 20 Journal 2年10月 ShenyangLigongUniversity 文章编号：1003—1251(2012)05—0052—04 LDA及支持向量机的人脸识别算法研究李小娟，张艳珠，李媛 (沈阳理工大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110159) 摘要：在主成分分析的基础上采用线性差别分析法对人脸图像进行特征提取，构造人脸的特征脸空间，在特征脸空间运用线性差别分析法进行人脸识别。在支持向量机方法理论基础上，利用LibSVM分类器对处理后的人脸图像进行分类，考虑到核函数参数对分类结果的影响，通过参数寻优及算法的改进将多类问题的分类简单化，并大大提高识别效率，在ORL人脸库的识别结果表明，本方法在特征参数个数的选取、识别效果等方面都有其独到的优越性，具有很好的可行性和实际意义。关键词：人脸识别；支持向量机；线性差别分析法中图分类号：TP391 文献标志码：A with ReseachoftheFace LDAandSVM RecognitionAlgorithm LI Yuan Xiaojuan，ZHANGYanzhu，LI 1 (ShenyangT，igongUniversity，Shenyang10159，China) LinearDiscriminantis totheface featureextraction Abstract：The Analysisapplied image basedonthe tocreattheface theLDA principalcomponentanalysis eigenfacespace，then areusedforface onthe of vector algorithms recognition。Basedtheorysupportmachines，U— handled accountthe LibSVMclassifierto the face into impact sing classify images，taking ofkernel ontheclassification multi—classclassification function parameters results，the prob— lemsis and identification simplifiedbyparameteroptimizationalgorithmimprovements，the