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基于SVM的人脸识别系统的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
该文使用PCA来提取人脸的特征,克服了K-L算法计算量大,计算耗时长的缺点。实验表明该算法减少了特征提取时间。然后运用SVM来进行人脸识别。将两类分类问题的识别策略应用到多类分类问题,以ORL人脸库做的实验中得到了很好的识别效果 相似文献
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针对常见的基于PCA的人脸识别方法在识别过程中所遇到的计算量大、分类特征不佳等问题,提出了基于遗传算法的PCA+2DPCA的人脸识别方法,并通过实验,利用ORL人脸数据库验证了该方法的可行性。 相似文献
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针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取,并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩,为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数,并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。 相似文献
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人脸识别引入一种新的具有先验类别信息的非线性主元分析算法ED—PKPCA，通过将样本类内差和类间差融入总体方差中，以求分类效果更好。通过选建样本库，减少特征向量维数，利用欧式距离进行分类器设计，简化计算。实验结果表明，在人脸识别技术中，该算法明显优于KPCA算法，识别效果较好。 相似文献
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提出一种PCA和AdaBoost相结合的人脸识别方法。AdaBoost是一种提高任意给定学习算法准确度的方法,它有较高的正确率,不需要先验知识,只需要选择合适的迭代次数等。基于AdaBoost学习算法简单高效的特点,本文将PCA和AdaBoost方法相结合,形成一个强的分类器,提高人脸识别的准确率,有较好的可行性和实际意义。 相似文献
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提出一种PCA和AdaBoost相结合的人脸识别方法。AdaBoost是一种提高任意给定学习算法准确度的方法,它有较高的正确率,不需要先验知识,只需要选择合适的迭代次数等。基于AdaBoost学习算法简单高效的特点,本文将PCA和AdaBoost方法相结合,形成一个强的分类器,提高人脸识别的准确率,有较好的可行性和实际意义。 相似文献
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本文设计了一种基于RFIC和人脸识别的ARM嵌入式安全认证系统。深入地分析人脸识别过程中的预处理,以及PCA和LDA等特征提取方法,利用MATLAB对人脸识别算法仿真,并比较特征向量个数以及分类器等因素对识别率的影响。 相似文献
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《科技广场》2017,(8)
人脸识别技术是人脸识别系统以人脸图像作为识别身份的媒介。主成分分析(Principal Components Analysis)~[1-2]即是人脸识别算法中一种常用的方法,算法寻求的是能最大程度代表原始信息的特征信息。理解了算法的原理,基于平台实现了人脸识别系统。该系统首先对图像进行预处理,预处理的目的是为了减弱光照、噪声等非线性因素的干扰,再以人脸库中的部分图像为训练样本,采用算法计算训练样本得到特征脸向量,然后用工具箱~[3]中的函数对训练样本进行训练得到模型,通过训练出来的模型用部分测试样本进行预测,最后分类识别得出结果。实验证明,该系统识别率较高,具有一定的参考和研究价值。 相似文献
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基于"呼叫指纹"的重入网识别算法及其在移动市场占有率预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
控制用户的重入网是移动运营商目前十分头疼的问题，由于重入网带来的卡号资源浪费、欠费等后果造成了运营商营销成本增加和业务收入下滑，因此控制用户的重入网是当前移动运营商十分关注的热点问题，而困扰这一问题的瓶颈在于现有重入网识别技术不够成熟．准确率低、识别时间过长，不能起到有效的控制作用。在本文中，笔者结合生产实际，对“呼叫指纹”算法进行了改进，提出了新的特征提取方法和匹配算法，提高了识别的准确率和识别速度。同时对外网用户建立了指纹档案，满足了实际生产中对转网、离网率分析和市场占有率估算的要求。Markov模型在经济市场分析和预测中的应用已经十分广泛，但大多应用是在已知转移概率矩阵的情况，对于转移概率未知的情况相关的论述很少。本文指出了文献[1]提出的计算转移概率矩阵的错误之处，并根据“呼叫指纹”识别算法给出了转移概率矩阵．并根据它进行了市场占有率的测算．在实际中取得了很好的效果。 相似文献
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针对二维图像序列非刚体三维特征恢复识别技术受到背景多样性、运动复杂性、数据的丢失、特征点噪声等问题的影响,识别重建人脸特征面临着形变程度估计不准,识别误差较大的问题,提出一种基于随机图像序列的三维人脸识别算法.该方法通过在三维人脸运动恢复的框架模型中加入一定的物理运动约束,刻画不同非刚体运动形状基的情况下,准确计算人脸运动形变的程度,运用形状基模糊关联技术完成人脸的三维识别.实验结果表明,这种方法得到的解误差较小,识别效果明显. 相似文献
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提出了一种基于核向量机的人脸识别方法。首先介绍了人脸识别的整个过程,然后着重介绍核向量机的算法以及采用它进行人脸的分类识别。最后在扩展的MIT人脸数据集中对该算法进行测试,验证了该算法在处理大样本数据集时是一个较好的选择。 相似文献