| 基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法 |
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| 引用本文： | 付浩海,赵鹏飞,侯月武,赵梦梦,巩玉影,刘伟.基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法[J].长春工程学院学报(自然科学版),2018(1):97-99. |
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| 作者姓名： | 付浩海 赵鹏飞 侯月武 赵梦梦 巩玉影 刘伟 |
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| 作者单位： | 长春工程学院计算机技术与工程学院 ,长春,130012 |
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| 基金项目： | 2017年吉林省大学生创新创业训练计划项目(98)吉林省重点实验室资助项目(20180622006JC )吉林省科技厅基金资助项目(20170101009JC) |
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| 摘 要： | 通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。
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| 关 键 词： | 支持向量机 最小二乘支持向量机 人脸识别 算法 |
A Face Recognition Algorithm Based on Least Square Support Vector Machine |
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