基于相关向量机的含噪声人脸图像识别 (2013年)

提出一种采用相关向量机的人脸识别方法,利用机器学习对小波分解和PCA变换后的人脸数据库样本进行训练,得到的相关向量构成“超平面”作为差异样本的分类面,并利用“一对一”方法实现多类别模式识别对加噪声的识别对象进行了大量的仿真实验,结果表明:与传统方法相比,本文方法对图像噪声不敏感,具有更高的识别率和很强的鲁棒性。