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基于分叉树和SVM的人脸图像光照方向估计

     

摘要

根据人脸识别中光照方向类别多,类与类之间特征不明显,不易分类的问题,提出了采用SVM分类方法解决人脸识别中复杂的、非线性光照方向分类问题.用分叉树将复杂分类变成每级分类,并保证在4类以内的分类方法;同时在各级分类中,根据当前分类的类别特点,提取当前要处理的分类之间的明显特征作为特征进行分类;另外,给出了最优的SVM分类器的训练和构造过程.实验结果表明,该方法对解决分类特征不易于提取,类别数目多的分类问题有明显效果,分类准确率达到89.16%.

著录项

  • 来源
    《中国图象图形学报》 |2007年第10期|1885-1888|共4页
  • 作者

    孙雪梅; 苏菲; 蔡安妮;

  • 作者单位

    北京邮电大学电信工程学院多媒体通信与生物特征识别实验室,北京,100086;

    北京邮电大学电信工程学院多媒体通信与生物特征识别实验室,北京,100086;

    北京邮电大学电信工程学院多媒体通信与生物特征识别实验室,北京,100086;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    分叉树; SVM; 光照方向; 人脸识别; 非线性;

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