人臉識(shí)別中基于二叉樹(shù)的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別是當(dāng)前模式識(shí)別與圖像處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題，其有著廣泛的應(yīng)用背景，因此人臉識(shí)別的研究有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。支持向量機(jī)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種針對(duì)小樣本的學(xué)習(xí)方法，它基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，具有良好的推廣性能和較好的分類(lèi)精確性。支持向量機(jī)選用最優(yōu)分類(lèi)超平面作為判別函數(shù)，以最大化分類(lèi)間隔為條件，將分類(lèi)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)簡(jiǎn)單的二次規(guī)劃問(wèn)題，使問(wèn)題具有唯一的極值點(diǎn)。通過(guò)引入核函數(shù)，巧妙地將線性不可分問(wèn)題投射到高維空間后轉(zhuǎn)化為線

2、性可分。而且因?yàn)椴捎煤藱C(jī)制，問(wèn)題的計(jì)算復(fù)雜度并沒(méi)有增加。通過(guò)選取不同的核函數(shù)，許多傳統(tǒng)的分類(lèi)方法都可以在支持向量機(jī)里找到相應(yīng)的作用機(jī)理。支持向量機(jī)在解決小樣本問(wèn)題方面己經(jīng)表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)，并己成為當(dāng)前國(guó)際上模式識(shí)別領(lǐng)域的首選分類(lèi)器。 本文闡述了人臉識(shí)別和支持向量機(jī)的基本原理，主要采用改進(jìn)的主成分分析技術(shù)對(duì)檢測(cè)到的人臉圖像進(jìn)行特征提取，然后利用支持向量機(jī)分類(lèi)方法對(duì)提取的人臉特征進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。介紹了幾種常見(jiàn)的支持向量機(jī)多類(lèi)分類(lèi)