基于支持向量机的人脸识别技术研究.pdf

支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。在人脸识别领域，SVM通过构建一个能够区分不同人脸的决策边界来实现高精度的识别。该技术的核心在于找到一个最大边距超平面，使得两类样本点在这个超平面上的间隔最大化，从而提高分类效果。 本文研究的是在光照条件变化下的人脸识别问题。光照变化是影响人脸识别性能的一个重要因素，它会导致人脸图像出现噪声，降低识别准确率。为解决这一问题，作者提出了一种结合多尺度Retinex（MSR）和SVM的人脸识别算法（MSR-SVM）。 多尺度Retinex（MSR）是一种图像增强技术，旨在减少光照变化对图像的影响。它通过分析图像的不同尺度来恢复图像的原始亮度信息，从而消除光照变化带来的噪声，使得人脸图像在各种光照条件下都能保持一致的特征。 在预处理后的图像上，主成分分析（PCA）被用来进一步提取人脸图像的关键特征。PCA是一种降维技术，可以将高维数据转换为一组线性无关的低维特征向量，同时保留数据的主要信息，这有助于去除图像中的噪声，并减少后续分类的计算复杂度。 SVM作为分类器，根据PCA提取的特征向量进行分类。SVM的优点在于其能够处理高维空间的数据，并且对于小样本集表现优秀。通过寻找最优分类边界，SVM能够在复杂的数据分布中找到一个最能区分不同类别的超平面，从而提高识别的准确性。 在Yale人脸库上的仿真测试验证了MSR-SVM算法的有效性。结果显示，这种方法能够有效地消除光照变化对人脸识别的负面影响，提高识别速度，提升识别正确率。这表明MSR-SVM算法在应对光照变化时具有较好的鲁棒性和性能。 总结起来，基于支持向量机的人脸识别技术，结合了多尺度Retinex和主成分分析，能够有效处理光照变化带来的问题，提高人脸识别的准确性和效率。这种技术在实际应用中，如安全监控、身份验证等场景，具有广阔的应用前景。