KPCA与SVM共同用于人脸识别

资 源 简 介

KPCA与SVM共同用于人脸识别

详 情 说 明

KPCA（核主成分分析）与SVM（支持向量机）相结合是一种常见的人脸识别技术组合方案。KPCA通过引入核函数，能够将原始数据映射到高维特征空间，从而提取更有效的非线性特征。这种方法借鉴了SVM利用核函数处理非线性问题的思路，但主要用于特征提取而非分类。

在人脸识别应用中，KPCA首先对原始图像数据进行非线性特征提取，解决了传统PCA只能处理线性特征的问题。通过选择合适的核函数（如高斯核、多项式核等），KPCA能够更好地捕捉人脸图像中的复杂模式。经过KPCA降维处理后，数据维度大幅降低，同时保留了最重要的判别信息。

然后，这些特征被输入到SVM分类器中进行训练和识别。SVM本身也采用核方法，能够有效处理高维特征空间的分类问题。两者结合的优势在于：KPCA负责提取最具判别性的特征，SVM则专注于基于这些特征的分类决策，形成了一个从特征提取到分类识别的完整技术路线。

这种组合方法相比单独使用PCA或SVM，能够更好地处理人脸识别中的光照、表情等非线性变化问题，显著提高了识别准确率。KPCA和SVM都涉及核函数的选择，这成为影响整体性能的关键参数，需要通过交叉验证等方法进行优化。