基于支持向量机的人脸识别

资 源 简 介

基于支持向量机的人脸识别

详 情 说 明

支持向量机(SVM)在人脸识别中的应用是一个经典的机器学习解决方案。该系统主要包含三个关键技术环节：DCT特征提取、特征降维处理以及SVM分类器构建。

DCT(离散余弦变换)是首选的图像特征提取方法，它能有效地将人脸图像从空间域转换到频域，保留最重要的低频成分，同时抑制噪声干扰。经过DCT变换后，通常会保留左上角的低频系数作为特征向量。

在特征处理阶段，系统采用了两种降维技术：欧氏距离用于特征筛选，保留区分度高的特征；主成分分析(PCA)则进一步压缩特征维度，消除冗余信息。这种双重降维策略显著提高了后续分类效率。

支持向量机作为分类核心，通过寻找最优分类超平面来最大化不同人脸类别的间隔。对于非线性可分的情况，可以采用核函数技巧将特征映射到高维空间。实验评估采用错误率作为主要指标，能客观反映系统在实际应用中的识别性能。