基于SVM和KICA的人臉識別.pdf

1、人臉識別研究是模式識別領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題，其識別過程中存在著準(zhǔn)確率低、算法復(fù)雜、魯棒性差等問題。非線性子空間方法的出現(xiàn)和盲信號處理技術(shù)的發(fā)展，使得人臉識別研究進(jìn)入了新階段。本文針對人臉識別自身的特點(diǎn)，將核方法和盲信號處理相結(jié)合，提出一種基于核獨(dú)立分量分析(KICA)和支持向量機(jī)(SVM)的人臉識別新方法，并進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)仿真。主要工作和內(nèi)容如下： 1.首先闡述了核方法的概念、性質(zhì)和核函數(shù)的構(gòu)造準(zhǔn)則。 2.其次分析了人

2、臉識別中主分量分析(PCA)、獨(dú)立分量分析(ICA)、核獨(dú)立分量分析(KICA)這幾種特征提取方法的原理。 3.接著研究了支持向量機(jī)的原理和算法，討論了支持向量機(jī)的四種常用核函數(shù)的適用范圍和核函數(shù)參數(shù)的選擇，對四種核函數(shù)在人臉識別中的分類特性進(jìn)行了對比分析，并在此基礎(chǔ)上給出了一種用于人臉識別的新核函數(shù)。 4.最后提出了基于KICA和SVM的人臉識別新方法，進(jìn)行了詳細(xì)的仿真試驗(yàn)，并將這個仿真試驗(yàn)的結(jié)果與其他方法的識別結(jié)果進(jìn)