資料介紹
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)別的分類器來對(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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