【摘 要】
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本文实现了基于KPCA和支持向量机的具有鲁棒性的人脸识别系统.系统提取人脸图像的Gabor特征,结合二次降维的方法,进行人脸识别.针对Gabor特征提取后维数变高,需要很大的存储
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院,北京100192
【出 处】
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第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会
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本文实现了基于KPCA和支持向量机的具有鲁棒性的人脸识别系统.系统提取人脸图像的Gabor特征,结合二次降维的方法,进行人脸识别.针对Gabor特征提取后维数变高,需要很大的存储空间和计算复杂度的缺点,先通过KPCA算法将Gabor特征映射到高维空间,并在此高维空间上进行PCA降维,然后将降维后的数据集送入训练好的SVM分类器中进行识别.实验表明,该算法对存在姿态变化的人脸识别具有较强的鲁棒性.
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