基于SVM算法的人臉識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用與研究.pdf

1、人臉識(shí)別與其他基于人體生物特征的鑒別方式比較，具有方式友好、采樣方便、使用者無心理負(fù)擔(dān)等諸多優(yōu)點(diǎn)，并且其具有廣泛的實(shí)際應(yīng)用需求，因此對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究具有十分重要的意義。人臉識(shí)別的過程一般分為人臉的檢測(cè)定位、面部特征提取、匹配識(shí)別三大部分。本文詳細(xì)研究了人臉的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)，在算法實(shí)用化方面做了大量的改進(jìn)工作，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)的原型。
　　 本文工作主要集中在以下幾個(gè)部分：基于膚色和支持向量機(jī)(SVM)的

2、人臉檢測(cè)研究、人臉表示方法的選擇以及基于支持向量機(jī)的人臉判別方法研究。在人臉檢測(cè)部分采用膚色檢測(cè)技術(shù)獲得圖像中的膚色區(qū)域，然后采用基于支持向量機(jī)的檢測(cè)方法對(duì)可能存在人臉的膚色區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，并最終得到圖像中的人臉區(qū)域。論文采用了離散余弦變換方法進(jìn)行特征提取。支持向量機(jī)主要用于二分類問題，但人臉識(shí)別是多分類問題，本文采用一種二叉決策樹的支持向量機(jī)分類器組合，用來解決人臉識(shí)別問題。
　　 最后對(duì)本文的工作進(jìn)行了小結(jié)，并對(duì)下一步工作進(jìn)行