基于小波包分解和支持向量机的人脸识别
提出了用小波包分解和支持向量机多值器进行人脸识别的方法.首先,将人脸图像在不同尺度下的小波包变换模极大值组成一个矩阵,采用奇异值分解得到该矩阵的奇异值矢量作为描述信号调制样式的特征向量;其次,利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类.这种方法对高斯噪声具有良好的稳健性,并避免了神经网络中的过学习和局部极小点等缺陷.计算机仿真结果表明,这种方法具有很高的分类性能和良好的稳健性.
人脸识别 小波包分解 支持向量机 计算机仿真
张立 赵福才
合肥市解放军电子工程学院研一队,230037
国内会议
海口
中文
389-392
2006-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）