基于奇异值分解和支持向量机的人脸检测
龚婕
姜军
张桂林
1.华中科技大学图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,武汉,4300742.华中科技大学图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,武汉,4300743.华中科技大学图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,武汉,430074
摘要：人脸检测在自动人脸鉴别工作中具有重要的意义,由于人脸图像特征的复杂性和多样性,使得人脸模式分类器的训练十分困难.本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的人脸检测算法,使用了奇异值分解对训练样本进行特征提取,再由SVM分类器进行分类,有效的降低了训练难度,采用二阶多项式作为SVM分类器的核函数.实验结果表明,该方法是十分有效的.
关键词：人脸检测支持向量机奇异值分解
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2003-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 69-72 )
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