支持向量机的人脸识别系统

资 源 简 介

支持向量机的人脸识别系统

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，特别适用于小样本、高维度的模式识别任务。在人脸识别领域，SVM通过寻找最优分类超平面来区分不同人脸特征，具有较好的泛化能力。

该系统的工作流程可分为三个阶段：特征提取、模型训练和预测识别。首先对输入的人脸图像进行预处理，可能包括灰度化、尺寸归一化和直方图均衡化等操作，然后提取关键特征（如PCA降维后的特征向量）。接着，这些特征被送入SVM进行训练，通过核函数将特征映射到高维空间以实现线性可分。最后，系统利用训练好的模型对新的人脸样本进行分类预测。

MATLAB的实现优势在于其丰富的图像处理工具箱和高效的矩阵运算能力，可以简化特征提取和模型优化的过程。该系统通过调整SVM的核函数类型（如线性核或RBF核）和正则化参数，能够平衡模型的复杂度和识别准确率。对于实际应用场景，还可以考虑引入交叉验证来评估模型性能，或使用多分类策略扩展基础SVM的二元分类能力。