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當(dāng)前的人臉識(shí)別算法在理想環(huán)境下的識(shí)別正確率高，自適應(yīng)能力強(qiáng);但是在非理想環(huán)境下，人臉識(shí)別正確率急劇下降。為了提高人臉識(shí)別結(jié)果的穩(wěn)定性，設(shè)計(jì)了稀疏表示和支持向量機(jī)相融合的非理想環(huán)境人臉識(shí)別算法。首先，提取非理想環(huán)境人臉的特征，并構(gòu)建非理想環(huán)境人臉識(shí)別的特征字典;然后，采用特征字典對(duì)非理想環(huán)境亼臉識(shí)別訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本進(jìn)行處理構(gòu)建非理想環(huán)境人臉識(shí)別的學(xué)習(xí)樣本;最后，采用攴持向量機(jī)建立非理想環(huán)境人臉識(shí)別的分類(lèi)器來(lái)對(duì)非理想環(huán)境人臉進(jìn)行識(shí)別，并采用多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)所提非理想環(huán)境人臉識(shí)別算法進(jìn)行測(cè)試。文中算法的非理想環(huán)境亼臉識(shí)別正確率高，誤識(shí)率和拒識(shí)率低，相對(duì)于其他人臉識(shí)別算法，其更適應(yīng)環(huán)境的變化，對(duì)非理想環(huán)境人臉識(shí)別的整體效果更優(yōu)，而且提高了非理想環(huán)境人臉識(shí)別的效率，具有十分明顯的優(yōu)越性。
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