| 基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法 |
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| 引用本文： | 张燕昆,杜平,刘重庆.基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法[J].上海交通大学学报,2002,36(6):884-886. |
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| 作者姓名： | 张燕昆 杜平 刘重庆 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030 |
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| 摘 要： | 基于支持向量机（SVM）在处理小样本，高维数及泛化性能等强方面的优势，提出了一种基于主元分析（PCA）与SVM的人脸识别方法，利用PCA方法对人脸图像进行特征提取，再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别，剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。
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| 关 键 词： | 人脸识别 支持向量机 主元分析 最近邻距离分类器 模式识别 特征提取 |
| 文章编号： | 1006-2467(2002)06-0884-03 |
| 修稿时间： | 2001年6月25日 |
A Face Recognition Method Based on Principal Component Analysis and Support Vector Machine |
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| ZHANG Yan kun,DU Ping,LIU Chong qing.A Face Recognition Method Based on Principal Component Analysis and Support Vector Machine[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2002,36(6):884-886. |
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| Authors: | ZHANG Yan kun DU Ping LIU Chong qing |
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| Abstract: | Based on the high performance of support vector machine(SVM) in tackling small sample size, high dimension and its good generalization, this paper proposed a face recognition method based on principal component analysis(PCA) and SVM. The PCA is used to reduce the dimension and extract the feature, then the SVM combined with the nearest distance classifier is used for classification. The ORL face database was used to test the proposed method. The experiment result shows that the method is effective. |
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| Keywords: | face recognition support vector machine(SVM) principal component analysis(PCA) nearest distance classifier |
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