DWT和Fast PCA与SVM在人脸识别技术中的应用

采用结合小波变换和改进的Fast PCA算法进行特征提取。人脸识别算法在特征提取阶段,采用离散小波分解和快速主成分分析法相结合的算法进行特征提取;在分类阶段,采用基于改进的二叉树算法的支持向量机进行分类。最后给出人脸识别系统的系统原型。通过在MATLAB 7.10.0(R2010a)软件上对ORL人脸库进行仿真训练测试,验证了本系统算法不仅在识别率上有所提高,而且相对于其他算法具有较快的识别速度。     

离散小波变换和Fast PCA与SVM在人脸识别技术中的应用

人脸识别技术因具有结果直观、隐蔽性好、操作简单的优越性,所以在刑事侦查、在门禁考勤、信息安全等领域具有广泛的应用前景。本文在特征提取阶段采用离散小波分解和改进的快速主成分分析法相结合的算法;在分类阶段,采用基于改进的二叉树算法的支持向量机进行分类。最后给出人脸识别系统的系统原型。通过在MATLAB 7.10.0（R2010a）软件上对ORL人脸库进行仿真训练测试,验证了本系统算法不仅在识别率上有所提高,而且相对于其它算法具有较快的识别速度。