svm用于人脸识别

资 源 简 介

svm用于人脸识别

详 情 说 明

SVM（支持向量机）在人脸识别任务中是一种经典且有效的机器学习方法，尤其适用于小规模数据集和高维特征分类问题。在MATLAB环境下，基于SVM实现人脸识别通常包含以下关键步骤：

特征提取 人脸图像需转换为特征向量，常用方法包括： PCA降维：提取主成分特征，减少计算复杂度 LBP/HOG：提取纹理或梯度特征，保留局部结构信息

训练SVM分类器 MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox提供`fitcsvm`函数，可配置： 核函数选择（线性、RBF等） 正则化参数（控制过拟合） 多分类策略（一对一或一对多）

效果评估与优化 通过交叉验证调整超参数，常见优化方向： 核函数参数（如RBF的gamma值） 特征提取方法对比（PCA vs. 深度学习特征）

优势：SVM在小样本场景下泛化能力强，MATLAB的封装简化了实验流程，适合快速验证算法效果。

扩展思考：若数据量较大，可结合深度学习特征（如CNN提取的特征）作为SVM输入，进一步提升准确率。