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时间:2019-02-06
《基于混合核函数支持向量机的人脸识别方法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、武汉科技大学硕士学位论文第1页摘要支持向量机(SupraV&torMachine,SVM)是在统计学习理论上发展起来的一种新型机器学习方法,用于解决模式识别领域中小样本、非线性、超高维等问题,在处理泛化性能和学习性能等方面表现出明显的优势,是一种强有力的分类工具。近年来,基于支持向量机的人脸识别是非常活跃的研究课题和科技热点之一。本文从人脸识别的基本原理和系统构成出发,重点研究了运用核独立成分分析方法实现人脸特征提取的方法,以及混合核函数支持向量机人脸识别技术。首先介绍了人脸识别技术、发展状况及系统构成
2、,然后在详细介绍独立成分分析方法的基本原理的基础上,给出了核独立成分分析方法,并用于实现人脸特征提取。最后重点研究了支持向量机方法和核函数方法,为了满足全局性和局部性、泛化性能和学习性能的要求,构造出一种新的混合核函数,并针对人脸识别的多分类和非线性等问题,将混合核函数与支持向量机方法相结合,实现人脸分类识别。通过在ORL人脸数据库和Yale人脸数据库上进行实验验证了算法的有效性。实验结果表明将ⅪCA用于人脸特征提取能较好地克服光影以及角度变化的影响,具有良好的非线性适应能力,基于混合核函数SVM的人脸
3、分类识别效果优于其他分类识别方法。关键词:人脸识别;支持向量机(SⅥⅥ);独立成分分析(ICA);核函数;特征提取第1I页武汉科技大学硕士学位论文AbstractSupportvectormachineisanewmachine·learningmethoddevelopedonstatisticslearningtheory.Itisusedtoresolvetheproblemssuch8.8small-samples,nonlinearandhyper-highdimensioninpattern
4、recognitiondomain.Anditshowsoutstandingadvantagesintreatinggeneralizationandlearningperformances.Itisacogentclassificationinstrument.111efacerecognitionbasedonsupportvectormachineisoneoftheactiveresearchtopicsandhotspotofscienceandtechnologyinrecentyears
5、.Thebasictheoryandsystemcomposingoffacerecognitionwereintroducedfirstlyinthispaper.ThenthemethodofkernelindependentcomponentanalysisusedinfacefeaturesextractionandthefacerecognitiontechnologyofmixturekernelsfunctionSVMwereemphasized.Firstly,weintroducedt
6、hefacerecognitiontechnology,developmentalstatusandsystemcomposing.Then.themethodofKICAwhichWasimplementedinfacefeaturesextractionwerepresentedafterthemethodofICAwereintroduceddetailed.Intheend,themethodofSVMandkernelfunctionwerestudiedparticularly.Toobta
7、inthelocalandgloabal,generalizationandlearningperformancesquired,weconstructedanewmixturekernelsfunctionwhichwecombinedwithSVMmethodtoimplementfaceclassificationandrecognitioninaccordancewiththeproblemsofmulti—classificationandnonlinearinfacerecognition.
8、。,nlefeasibilityofthealgorithmWasdemonstratedbyexperimentonORLfacedatabase.TheexperimentalresultsshowedthatKICAusedinfacefeaturesextractionCallbetterovercometheeffectoflightandshadeaswellasanglesvariation,alsowithaencourag
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