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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，人臉識別技術(shù)已成為模式識別領(lǐng)域的一個重要組成部分，對身份識別認(rèn)證有著非常重要的作用。人臉識別擁有更安全、更可靠和更有效的優(yōu)點(diǎn)，已被應(yīng)用到很多領(lǐng)域。
人臉識別主要由人臉檢測，圖像預(yù)處理，特征提取和分類識別四部分組成。本文研究所用的圖像均是包含人臉的圖像，不需要進(jìn)行人臉檢測。本文的圖像預(yù)處理工作采用了尺度歸一化和灰度歸一化方法。特征提取過程中首先利用小波變換進(jìn)行人臉主要信息的提取，然后采用PCA方法提取
2、人臉圖像的全局特征，整個過程既有效提取了人臉的主要特征，又降低了圖像維數(shù)，還可去除部分干擾信息。在分類識別階段，本文提出了基于相關(guān)向量機(jī)(RelevanceVectorMachine，RVM)算法的多分類器，并對“一對一”多分類方法進(jìn)行了改進(jìn)。
相關(guān)向量機(jī)是2000年由MicnaclE.Tipping最早提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該方法基于貝葉斯估計(jì)理論，適用于回歸和分類問題，具有良好的泛化性能和推廣能力。自誕生之日起，RV
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