基于支持向量機(jī)的人臉識(shí)別方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識(shí)別是目前生物特征識(shí)別中最受人們關(guān)注的一個(gè)分支，是計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別領(lǐng)域非常活躍的一個(gè)研究方向，利用人臉特征是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特點(diǎn)，易于為用戶接受。在公安和安全部門有著廣泛的應(yīng)用，例如搜索罪犯、動(dòng)態(tài)監(jiān)視、銀行密碼系統(tǒng)等。 本文首先介紹了計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)的研究背景和主要方法，提出了一種基于離散余弦變換和支持向量機(jī)的人臉識(shí)別方法。該算法首先利用圖像處理的方法對(duì)圖像做預(yù)處理，使用于識(shí)

2、別的人臉圖像的干擾因素減少，通過圖像預(yù)處理也使圖像的特征得到強(qiáng)化而弱化了其不需要的部分。經(jīng)過預(yù)處理的圖像可用于識(shí)別，識(shí)別率的高低在很大程度上受圖像預(yù)處理質(zhì)量的影響。．利用小波變換方法提取了人臉圖像的相對(duì)穩(wěn)定的低頻子帶，達(dá)到了對(duì)圖像向量降維的效果，然后進(jìn)行離散余弦變換(Discrete Cosine Transform，DCT)提取主要特征分量，所提取出的特征向量保留了原圖像空間中的主要分類信息，取得了較高的識(shí)別率和優(yōu)良的抗噪聲性能。使用