【摘 要】
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人脸识别技术属于生物特征识别技术的一种，它具有直接、方便、友好、可靠等特点，在许多领域得到了广泛的研究和应用。本文以张量脸算法为基础，针对人脸识别中特征提取和分类器设
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人脸识别技术属于生物特征识别技术的一种，它具有直接、方便、友好、可靠等特点，在许多领域得到了广泛的研究和应用。本文以张量脸算法为基础，针对人脸识别中特征提取和分类器设计等关键技术展开了进一步的研究和详细的阐述。 在人脸识别的特征提取阶段，我们对张量脸算法相关理论进行了深入的研究，并将其与传统的人脸识别算法作比较，表明了张量脸算法的优越性。它可以将光照、姿态、表情等因素组合成为一个高阶张量，并将其分别映射到其模式空间，得到张量脸模型。同时，它还兼顾了人脸图像的整体和局部结构，使得人脸图像所包含的大部分信息可以得到良好的体现。最后，我们将经典张量脸算法中的特征提取方法做了进一步改进，从而得到了更高的识别率。 分类识别阶段，我们对支持向量机基本理论及方法进行了学习和研究。支持向量机在解决小样本、非线性以及高维模式时表现出许多特有的优点。它克服了过学习与欠学习的问题，使得算法在学习精度和推广性能方面得到兼顾，具有良好的推广能力和分类识别能力。因此，本文算法选用支持向量机作为人脸识别的分类器，大大提高了人脸识别的分类效果。 本文基于Matlab7.0平台，利用Weizmann人脸数据库对改进算法进行了实验验证，并将其与经典张量脸算法的实验结果进行了分析比较，表明了本文提出的算法的有效性。
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