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采用PCA/ICA特征和SVM分类的人脸识别
被引量：
32
1
作者
王宏漫
欧宗瑛
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第4期416-420,431,共6页
人脸识别过程中 ,首先在主成分分析基础上进一步做独立成分分析 ,来提取更加有利于分类的面部特征的主要独立成分 ;然后采用一种分阶段淘汰的支持向量机分类机制进行识别 该方法扩展了支持向量机处理多类问题的能力 ,它基于 1 1差别策...
人脸识别过程中 ,首先在主成分分析基础上进一步做独立成分分析 ,来提取更加有利于分类的面部特征的主要独立成分 ;然后采用一种分阶段淘汰的支持向量机分类机制进行识别 该方法扩展了支持向量机处理多类问题的能力 ,它基于 1 1差别策略 ,根据各判别函数VC置信范围的差异进行排序 ,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差 对两组人脸图像库的测试结果表明 。
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关键词
人脸识别
独立成分分析
人脸图像库
SVM
支持向量机
模式识别
pca/ica特征
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题名
采用PCA/ICA特征和SVM分类的人脸识别
被引量：
32
1
作者
王宏漫
欧宗瑛
机构
大连理工大学机械学院CAD&CG研究所
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第4期416-420,431,共6页
文摘
人脸识别过程中 ,首先在主成分分析基础上进一步做独立成分分析 ,来提取更加有利于分类的面部特征的主要独立成分 ;然后采用一种分阶段淘汰的支持向量机分类机制进行识别 该方法扩展了支持向量机处理多类问题的能力 ,它基于 1 1差别策略 ,根据各判别函数VC置信范围的差异进行排序 ,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差 对两组人脸图像库的测试结果表明 。
关键词
人脸识别
独立成分分析
人脸图像库
SVM
支持向量机
模式识别
pca/ica特征
Keywords
face recognition
principal component analysis
independent component analysis
support vector machine
elimination strategy
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
采用PCA/ICA特征和SVM分类的人脸识别
王宏漫
欧宗瑛
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2003
32
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