【摘 要】
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该文主要的工作是对检测后的人脸图像进行了特征提取和识别的研究.在对图像进行各种归一化处理后,首先提取了人脸图像的K-L变换系数特征,奇异值特征和不变矩特征来作为初始特
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该文主要的工作是对检测后的人脸图像进行了特征提取和识别的研究.在对图像进行各种归一化处理后,首先提取了人脸图像的K-L变换系数特征,奇异值特征和不变矩特征来作为初始特征,然后提出了一种新颖的基于支持向量机的非线性特征变换的方法,对初始特征进行特征变换,之后将变换后的特征送入BP神经网络进行学习和识别,并对BP算法进行了改进,使其更易收敛并搜索到全局最小点.该文提出的方法,将支持向量机的推广能力和神经网络的学习能力巧妙地结合和利用起来,我们通过ORL人脸数据库进行了实验,表明了这种方法确实具有很强的学习和推广性能,对测试集的识别率取得了很大的提高.之后,该文还对该方法提出了几个需要改进的地方.在该论文的最后一章,对目前国际上三种比较好的方法进行了介绍和分析,并提出了需要改进的方面.这也是该文作者今后的一个工作和努力方向.
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