离散小波变换与支持向量机在人脸识别中的新应用

"该资源是一篇关于人脸识别技术的学术论文，主要探讨了一种结合离散小波变换（DWT）和支持向量机（SVM）的新方法，旨在提高人脸识别系统的性能。通过DWT进行图像降维和去噪，接着利用核辨别分析（KDA）提取人脸特征，最后运用SVM进行分类识别。在ORL人脸识别库上的实验结果显示，这种方法能有效减少高频干扰，增强特征辨别力，并提升分类器的分类和推广能力。" 本文提出了一种创新的人脸识别方法，它将离散小波变换和支持向量机的优势结合起来，以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。离散小波变换是图像处理中的一个关键工具，它能够同时在时域和频域上分析信号，对于复杂信号如人脸图像，DWT能够有效地提取多尺度特征，降低数据维度，同时去除噪声。在人脸图像处理中，DWT常被用于分离出图像的细节信息和结构信息，有助于识别关键特征。 支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习模型，尤其在分类问题上表现出色。在人脸识别中，SVM通过构造最大边距超平面来区分不同类别的人脸特征，从而实现高精度的分类。SVM的核技巧允许非线性数据在高维空间中进行线性分类，这极大地扩展了其处理复杂问题的能力。 论文中提到，通过在小波低频子图像上应用核辨别分析（KDA），可以进一步优化特征提取过程。KDA是主成分分析（PCA）的一种扩展，它考虑了类间和类内的差异，旨在最大化类间距离，最小化类内距离，从而增强分类特征的辨别能力。将KDA与DWT相结合，能够在提取特征的同时保持分类性能。 实验部分，研究人员在ORL人脸识别数据库上测试了该方法，利用39个特征就能达到98.2%的识别率，显示出方法的有效性。这一结果表明，结合DWT、KDA和SVM的人脸识别系统能够显著减少高频干扰的影响，增强特征的辨别力，且SVM作为分类器，提升了整体的分类和推广能力。 这种基于离散小波变换和支持向量机的新型人脸识别方法在处理复杂和噪声环境的人脸识别任务时，具有较高的准确性和稳健性，对于未来的人脸识别技术发展具有重要的参考价值。