J2判据和SVM分类器人脸识别代码大全.docx

《基于J2判据和SVM分类器的人脸识别模式识别系统》 人脸识别技术作为生物特征识别的一种，近年来取得了显著的成就。然而，由于实际应用环境的复杂性和多样性，仍存在许多挑战，如高计算复杂度、存储需求大以及过度拟合等问题。本文主要探讨了一种基于J2判据和SVM（支持向量机）分类器的人脸识别系统，旨在提高识别的实用性和准确性。 J2判据是一种基于类内和类间距离的特征选择方法，用于提取人脸图像的关键特征。其步骤包括计算类间和类内离散度矩阵，通过J2判据选取最具区分性的特征，从而降低数据维度，简化模型。特征提取过程中，首先计算类间和类内离散度，接着根据J2判据选取最优特征向量，最终形成低维特征矩阵，用于后续的分类任务。 SVM是一种有效的分类工具，尤其在处理非线性问题时表现突出。它通过非线性映射将原始样本空间映射到高维特征空间，使得原本难以划分的样本在新空间中变得可分。SVM寻找的是最大间隔超平面，使得两类样本距离超平面的距离最大化，从而提高分类的鲁棒性。在本文中，SVM被用于对经过J2判据特征提取后的人脸数据进行分类，训练集和测试集分别用fitcsvm函数进行模型训练和预测，以评估分类器的性能。 系统流程主要包括数据预处理、特征提取、分类器训练和性能评估四个步骤。导入并整理faceDR和faceDS两个数据集，然后利用J2判据对数据进行特征选择，接着使用SVM进行分类。在分类过程中，将戴帽子的样本标记为1，不戴帽子的样本标记为0，以此构建二分类问题。通过交叉验证来检验分类器的泛化能力。 硬件环境为普通笔记本电脑，软件环境采用MATLAB r2018b，数据集包括faceDS（测试集）和faceDR（训练集），包含了性别、年龄、帽子等多个人脸特征。特征提取后，通过fitcsvm函数实现SVM分类模型的训练，进一步预测测试集的标签，计算分类精度，确保模型的识别效果。 总结来说，本文设计的系统结合了J2判据的有效特征选择和SVM的高分类性能，旨在解决人脸识别中的实用性和鲁棒性问题。通过对数据的预处理、特征提取和分类，该系统有望在实际应用中提供稳定且准确的人脸识别服务。