基于新的支持向量机 （svm） 机的人脸识别系统

资 源 简 介

基于新的支持向量机 （svm） 机的人脸识别系统

详 情 说 明

基于支持向量机(SVM)的人脸识别系统结合了Gabor小波变换的特征提取能力与SVM的强大分类性能。该系统通过两个关键步骤实现高效的人脸识别。

在特征提取阶段，系统采用2D Gabor小波变换来捕捉人脸的局部特征。这种方法使用一组包含5个不同频率和8个方向的Gabor滤波器（共40个）对图像进行卷积操作，在每个特征点生成40个复数系数。这些系数能够有效表示面部的纹理和结构信息，对光照和表情变化具有较强的鲁棒性。

特征提取完成后，系统将所有Gabor小波系数串联起来形成整个人脸的特征表示。这种表示方法保留了面部的空间分布信息。随后，支持向量机作为分类器接收这些特征向量进行训练和预测。SVM通过寻找最优超平面来区别人脸特征，其核函数能够处理高维特征空间中的非线性可分问题。

实验证明，这种结合Gabor特征和SVM的方法在人脸识别任务中表现出色。Gabor变换提供了具有辨别力的特征表示，而SVM则确保了高效的分类性能，两者协同工作实现了准确可靠的人脸识别系统。