期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]沈阳理工大学信息学院,辽宁沈阳110159 [2]东软飞利浦医疗设备系统有限责任公司,辽宁沈阳110179
基 金:辽宁省教育厅资助项目(2010095)
年 份:2013
卷 号:20
期 号:S1
起止页码:195-197
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对模式识别中小样本、非线性和高维数的问题,提出了一种将主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的人脸识别的方法。首先利用主成分分析法对人脸图象进行特征提取,利用网格法对参数进行寻优,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别,通过ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸库进行了仿真,实验结果表明,识别率可以达到94.5%。
关 键 词:主成分分析 支持向量机 人脸识别 参数寻优
分 类 号:TP391.41]
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