改进的支持向量机算法在人脸识别上的应用.pdf

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，特别适用于处理小样本分类问题。在人脸识别领域，SVM由于其优秀的泛化能力和对非线性问题的处理能力，被广泛应用于人脸特征提取和分类。然而，SVM的性能很大程度上依赖于所选择的核函数和参数设定，这是其在实际应用中的一大挑战。 本文提出了一种改进的支持向量机算法，结合了全局核函数和局部核函数的混合核函数方法。这种混合核函数旨在更好地捕捉人脸图像的局部和全局特性，从而提高识别精度。全局核函数通常用于捕捉全局的模式和结构，而局部核函数则关注图像中的细节和局部特征。将两者结合起来，可以更全面地描述人脸图像的特性，适应不同表情、光照和角度变化造成的影响。 为了优化混合核函数的选择和参数设置，作者引入了粒子群优化算法（PSO）。PSO是一种基于群体智能的优化技术，能够搜索高维空间中的最优解。在本文中，PSO用于寻找最佳的核函数组合和对应的参数值，以最大化识别率。通过在ORL人脸数据库上进行测试，该改进的SVM算法表现出比标准SVM更高的识别率，验证了混合核与优化策略的有效性。 人脸识别的过程通常包括预处理、特征提取、分类和后处理等步骤。在预处理阶段，可能会涉及灰度化、归一化、直方图均衡化等操作，以减少光照、噪声等因素的影响。特征提取是关键环节，SVM通过学习过程找到能够区分不同人脸的特征向量。分类阶段，支持向量机利用训练数据构建决策边界，将新的面部图像分类到相应的人脸类别中。 总结来说，本文提出的改进支持向量机算法通过混合核函数结合全局和局部信息，并利用粒子群优化算法进行参数调整，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。这一方法对于解决人脸识别中的复杂问题具有重要的实践意义，尤其是在小样本分类和非线性特征识别方面。未来的研究可能进一步探索更多类型的核函数组合，或者与其他优化算法结合，以提升SVM在人脸识别领域的性能。