基于SVM的人脸识别算法研究与应用

基于支持向量机的人脸识别是一种先进的生物特征识别技术，它着重于利用人类独特的面部特征来实现个体身份验证。该技术因其直接、友好和便利性，以及高度的可靠性和稳定性，成为众多生物识别方法中的焦点，尤其在人脸识别领域具有广阔的应用潜力。 本文由东北大学信息科学与工程学院的陈聪硕士在吴建华教授的指导下完成，研究主要围绕基于支持向量机（SVM）的人脸识别算法展开。SVM作为一种强大的机器学习模型，以其在高维空间中的分类能力著名，特别适合处理非线性问题，这使得它在复杂的人脸特征分析中具有优势。 研究的核心内容包括： 1. **人脸图像预处理**：由于人脸图像具有特定的光照、姿势和表情变化，预处理至关重要。本文采用灰度归一化技术，确保所有图像在同一灰度级别上进行比较，减少光照影响。同时，通过几何归一化处理，统一人脸在图像中的大小和位置，使得不同视角和姿态下的脸部特征更加一致。 2. **特征提取**：识别的关键在于有效地从海量的像素数据中提取出最具区分度的特征。文章可能探讨了诸如局部二值模式（LBP）、PCA（主成分分析）或Haar特征等方法，这些都能捕捉到人脸的独特纹理和结构信息。 3. **支持向量机应用**：论文深入研究了如何将SVM应用于人脸识别，包括选择合适的核函数、调整参数以优化模型性能、以及处理小样本和噪声等问题。SVM的目标是找到一个最优超平面，最大化不同类别间的间隔，从而提高分类准确性和鲁棒性。 4. **多类分类**：除了单个个体的识别，文章也可能涉及多人脸的分类和识别，这需要处理更大的特征空间和更复杂的分类策略。 5. **实验与评估**：论文中必定包含了实际的数据集和实验结果，用来验证所提出的算法的有效性和性能。通常会通过准确率、误识率等指标来衡量算法的性能，并与现有方法进行对比。 基于支持向量机的人脸识别算法研究是一个结合了图像处理、特征工程和机器学习的关键技术，对于提高人脸识别系统的实用性和准确性具有重要意义。这篇硕士论文不仅展示了理论研究，还可能提供了实际应用中的实践经验，为相关领域的进一步发展奠定了基础。