基于混合核函数支持向量机的人脸识别方法研究

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1、武汉科技大学硕士学位论文第1页摘要支持向量机(SupraV＆torMachine，SVM)是在统计学习理论上发展起来的一种新型机器学习方法，用于解决模式识别领域中小样本、非线性、超高维等问题，在处理泛化性能和学习性能等方面表现出明显的优势，是一种强有力的分类工具。近年来，基于支持向量机的人脸识别是非常活跃的研究课题和科技热点之一。本文从人脸识别的基本原理和系统构成出发，重点研究了运用核独立成分分析方法实现人脸特征提取的方法，以及混合核函数支持向量机人脸识别技术。首先介绍了人脸识别技术、发展状况及系统构成

2、，然后在详细介绍独立成分分析方法的基本原理的基础上，给出了核独立成分分析方法，并用于实现人脸特征提取。最后重点研究了支持向量机方法和核函数方法，为了满足全局性和局部性、泛化性能和学习性能的要求，构造出一种新的混合核函数，并针对人脸识别的多分类和非线性等问题，将混合核函数与支持向量机方法相结合，实现人脸分类识别。通过在ORL人脸数据库和Yale人脸数据库上进行实验验证了算法的有效性。实验结果表明将ⅪCA用于人脸特征提取能较好地克服光影以及角度变化的影响，具有良好的非线性适应能力，基于混合核函数SVM的人脸

3、分类识别效果优于其他分类识别方法。关键词：人脸识别；支持向量机(SⅥⅥ)；独立成分分析(ICA)；核函数；特征提取第1I页武汉科技大学硕士学位论文AbstractSupportvectormachineisanewmachine·learningmethoddevelopedonstatisticslearningtheory．Itisusedtoresolvetheproblemssuch8．8small-samples，nonlinearandhyper-highdimensioninpattern

4、recognitiondomain．Anditshowsoutstandingadvantagesintreatinggeneralizationandlearningperformances．Itisacogentclassificationinstrument．111efacerecognitionbasedonsupportvectormachineisoneoftheactiveresearchtopicsandhotspotofscienceandtechnologyinrecentyears

5、．Thebasictheoryandsystemcomposingoffacerecognitionwereintroducedfirstlyinthispaper．ThenthemethodofkernelindependentcomponentanalysisusedinfacefeaturesextractionandthefacerecognitiontechnologyofmixturekernelsfunctionSVMwereemphasized．Firstly,weintroducedt

6、hefacerecognitiontechnology,developmentalstatusandsystemcomposing．Then．themethodofKICAwhichWasimplementedinfacefeaturesextractionwerepresentedafterthemethodofICAwereintroduceddetailed．Intheend，themethodofSVMandkernelfunctionwerestudiedparticularly．Toobta

7、inthelocalandgloabal，generalizationandlearningperformancesquired，weconstructedanewmixturekernelsfunctionwhichwecombinedwithSVMmethodtoimplementfaceclassificationandrecognitioninaccordancewiththeproblemsofmulti—classificationandnonlinearinfacerecognition．

8、。，nlefeasibilityofthealgorithmWasdemonstratedbyexperimentonORLfacedatabase．TheexperimentalresultsshowedthatKICAusedinfacefeaturesextractionCallbetterovercometheeffectoflightandshadeaswellasanglesvariation，alsowithaencourag