人脸识别 + 主成分分析+支持向量机

资 源 简 介

人脸识别 + 主成分分析+支持向量机

详 情 说 明

本文介绍了一种结合二维主成分分析(2DPCA)和支持向量机(SVM)的人脸识别新方法。该方法通过两个核心步骤实现高效的人脸识别：特征提取和分类判别。

在特征提取阶段，采用2DPCA技术直接从图像矩阵中提取特征向量，相比传统PCA方法，2DPCA能更好地保留图像的空间结构信息，同时计算效率更高。这种处理方式避免了将图像矩阵展开为向量的步骤，从而减少了计算复杂度。

在分类判别阶段，使用SVM这一强大的分类器进行模式识别。SVM通过寻找最优分类超平面，能够有效处理高维特征空间中的分类问题，对于人脸识别这类复杂模式识别任务表现优异。

实验结果表明，这种2DPCA+SVM的组合方法相比传统方法具有明显优势：1)特征提取更高效 2)保留了更多有判别力的图像信息 3)最终分类准确率得到显著提升。该方法特别适合处理大规模人脸数据库的识别任务。