文献类型：期刊文章

作　　者：王艳梅[1,2] 张艳珠[1,2] 郑成文[1,2]

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

出　　处：《控制工程》

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]