基于支持向量网络和相关反馈的人脸识别
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ＹＡＮＧ Ｓ ａ — ｕ ｈ ｏ ｈ ａ，Ｐ ｈ ｎ ＡＮ Ｃ ｅ
（ ｃｏｚｆＭａｈｍ ｔｓ＆ Ｃ ｍ ｕ ｒＳｉ ｃ ， ｎｘａＵ ｉ ｒｔ，Ｙｎｈ ａ ５０ １ Ｃ ｉａ Ｓｈｏ ｏ ｔｅ ａｉ ｃ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ Ｎｉ ｉ ｎｖ ｓｙ ｉ ｕｎ７ ０ ２ ， ｈｎ ） ｅ ｅ ｇ ｅｉ ｃ
统 。整 个 系统 实质 上构成 了一个 支持 向量 分类 网络 。为 了 自动进 行 网络训 练和 参数 寻优 ， 出 了一 套 自动 了图像 灰 度 的伽 马校 正技 术减 少光 照 变化 对 识 别 的 影 响 ， 高 了分 类 器 的性 能 。基 于 提 Ｏ Ｌ数据 库 的相 关 实验表 明 ， Ｒ 在很 少样本 训练 条件 下 ， 这样 的 系统能 够获得 较 高性 能。 关 键词 ：人脸 识别 ； 主成 分分析 ；支持 向 量机 ； 关反馈 核 相
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基 于 支 持 向量 网络 和 相 关 反 馈 的 人脸 识别 术
杨绍华 ，潘 晨
（ 宁夏 大学 数 学计 算机 学 院， 川 ７０２ ） 银 ５０ １
摘 要 ：采 用 了一种通 过 Ｋ Ｃ Ｐ Ａ提 取人脸 图像 特征 ， 线性 ｓ Ｍ 对 特征进 行加 权 ， 最近 邻 法分 类人脸 的识 别 系 Ｖ 用
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈｓ ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｓｒ ｔｒｙ ｆｒｆ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｕ ｉ ｇ Ｋ Ａ ａ ｄ Ｓ ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｅ ｔ ｅ ｇ ｏ ａ ｅｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｓ ＰＣ ｎ ＶＭ． ｈｅｔ ｔｌｓ ｓｅ ｗ ｓ ａ ｓ ｐ ｏｔｖ ｃｏ ａ ｉ ｎ Ｉ ｏａ ｙ ｔｍ ａ ｕ ｐ ｒ ｅ ｔｒ
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（ ＭＦ 、 Ｎ ） 非线 性 的支 持 向 量 机 （ Ｖ 、 主 成 分 分 析 （ Ｐ Ｓ Ｍ） 核 Ｋ— ｃ “Ｊ 核非 负矩 阵分解 （ Ｎ ） 等 。一般 来说 ， 线 性 Ａ） 、 Ｋ ＭＦ 非
维普资讯
第２ ５卷 第 ２期
２０ ０ ８年 ２ 月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔ ｒ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ５ Ｎ０ ２ １２ ．
Ｆ ｂ ２ ０ ｅ． ０ ８
人脸识别是模式识别 和计 算机视 觉领 域重要且 热 门的研
究课题 ， 具有广阔的应用前景 。人脸识别是典 型的高维数据分
值， 而只知道相互 关 系 （ 相似 或不相 似 ） 。线性方 法 无法 直接 应用于这样 的场合 。随着 Ｖ ｐｉ ａｎｋ等人提出的统计学 习理论
类 问题 ， 利用子空间技术可 以大 大降低数 据 的特征维 数 ， 节省
中 图分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献 标 志码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ ．６ ５ ２ ０ ）２ ０ ９ ．４ ０ １３ ９ （０ ８ ０ —４ １ ０
Ｆａ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｐ ｒ ｅ ｔ ｒｎ ｔ ｒ ｎ ｅ ｅ ａ ｃ ｅ ｄ ａ ｋ ｃ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ａ ｅ ｎ ｓ ｐ ｏ ｔｖ ｃ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ａ ｄ ｒ ｌ ｖ ｎ ｅ ｆ ｅ ｂ ｃ
存储和计算资源 。迄今为 止已经出现 了许多有效方法 ， 如线性
和支持 向量 机方 法的深入研究 和应用 ， 通过核 函数技巧进行非 线性映射技术被 广泛应用 于线性 算法 。线 性算 法纷 纷被 核化
成为非线性算法 。
１ １ 核 主 成 分 分 析 ．
的主成 分分 析 （ Ｃ 、 Ｐ Ａ） 独立 成 分 分 析 （Ｃ 、 负 矩 阵 分 解 ＩＡ） 非
（ ｃｏｚｆＭａｈｍ ｔｓ＆ Ｃ ｍ ｕ ｒＳｉ ｃ ， ｎｘａＵ ｉ ｒｔ，Ｙｎｈ ａ ５０ １ Ｃ ｉａ Ｓｈｏ ｏ ｔｅ ａｉ ｃ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ Ｎｉ ｉ ｎｖ ｓｙ ｉ ｕｎ７ ０ ２ ， ｈｎ ） ｅ ｅ ｇ ｅｉ ｃ
统 。整 个 系统 实质 上构成 了一个 支持 向量 分类 网络 。为 了 自动进 行 网络训 练和 参数 寻优 ， 出 了一 套 自动 了图像 灰 度 的伽 马校 正技 术减 少光 照 变化 对 识 别 的 影 响 ， 高 了分 类 器 的性 能 。基 于 提 Ｏ Ｌ数据 库 的相 关 实验表 明 ， Ｒ 在很 少样本 训练 条件 下 ， 这样 的 系统能 够获得 较 高性 能。 关 键词 ：人脸 识别 ； 主成 分分析 ；支持 向 量机 ； 关反馈 核 相
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第２ ５卷 第 ２期
２０ ０ ８年 ２ 月
计 算 机 应 用 研 究
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人脸识别是模式识别 和计 算机视 觉领 域重要且 热 门的研
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类 问题 ， 利用子空间技术可 以大 大降低数 据 的特征维 数 ， 节省
中 图分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献 标 志码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ ．６ ５ ２ ０ ）２ ０ ９ ．４ ０ １３ ９ （０ ８ ０ —４ １ ０
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成为非线性算法 。
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