吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (04): 1121-1126.doi: 10.7964/jdxbgxb201304044
柳长源1,2, 毕晓君1, 韦琦2
LIU Chang-yuan1,2, BI Xiao-jun1, Wei Qi2
摘要：
提出一种采用相关向量机的人脸识别方法,利用机器学习对小波分解和PCA变换后的人脸数据库样本进行训练,得到的相关向量构成"超平面"作为差异样本的分类面,并利用"一对一"方法实现多类别模式识别。对加噪声的识别对象进行了大量的仿真实验,结果表明:与传统方法相比,本文方法对图像噪声不敏感,具有更高的识别率和很强的鲁棒性。
中图分类号:
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