基于混合核函数的支持向量机在人脸识别中的应用研究.pdf

持向量机（SVM）在人脸识别中的应用，特别是通过采用混合核函数来优化模型性能。SVM是由Vapnik等人提出的，它基于统计学习理论，能有效处理高维空间中的非线性问题，避免了过学习和局部最小点的问题。 在SVM的人脸识别过程中，首先需要从原始图像中提取特征，通过映射到高维特征空间来解决线性不可分的问题。对于非线性可分的数据集，SVM使用核函数将低维数据转换为高维空间中的数据，使得在高维空间中可以进行线性分类。常用的核函数包括高斯核（RBF）和多项式核。 本文提出了一种新的混合核函数，结合了高斯核和多项式核的优点。高斯核函数（RBF）体现了数据的局部特性，而多项式核函数则考虑了全局信息。这种混合核函数的设计旨在更好地适应人脸识别中的复杂性和非线性特征，提高识别率。 在参数优化方面，SVM的性能受到核函数类型、核函数参数以及惩罚系数C的影响。选择合适的核函数和参数对于提升SVM的泛化能力至关重要。通过实验，作者证明了混合核函数在人脸识别任务中能取得较高的识别率。 人脸识别技术是一种模式识别技术，它从人脸图像中提取特征并进行识别。由于人脸的非刚性、形变大以及光照、年龄、毛发等因素的影响，人脸识别具有高度的非线性和高维特性，尤其在样本量较小的情况下，这是一个典型的非线性、小样本、高维问题。SVM的强泛化能力和对小样本问题的处理能力使其成为人脸识别的理想选择。 该研究通过设计混合核函数，提高了SVM在人脸识别中的识别效率和准确性。这种方法为解决人脸识别的挑战提供了一个新的视角，并可能对其他领域中的非线性分类问题有所启发。通过不断的参数调整和优化，未来有可能进一步提升混合核SVM在人脸识别领域的应用效果。