特征脸与LS-SVM结合的人脸性别识别技术

"该文探讨了人脸识别中的性别分类问题，采用了特征脸与LS-SVM（最小二乘支持向量机）相结合的策略。通过特征脸方法处理训练图像以获取特征空间，随后用LS-SVM分类器对训练集和测试集进行分类，并通过交叉验证确定最优参数，结果显示LS-SVM在人脸识别性别分类上具有较高准确性。" 本文详细阐述了人脸识别技术在性别分类上的应用。人脸识别是一种重要的模式识别技术，常用于安全监控、身份验证等多种场景。为了实现这一目标，研究者们致力于探索有效的图像表示和分类算法。 在本文中，作者刘遵雄和马汝成提出了一种创新的分类方案，即结合特征脸和LS-SVM。特征脸，也称为主成分分析（PCA），是一种常用的数据降维技术，在人脸识别中用于提取人脸图像的关键特征。通过PCA，可以将复杂的面部图像转换为一组重要的特征向量，减少数据维度，同时保留关键信息。 接着，作者引入了LS-SVM作为分类器。LS-SVM是对传统支持向量机（SVM）的一种改进，它通过改变误差项的惩罚方式，转化为二次优化问题，简化了求解过程。在处理小样本、非线性和高维度问题时，LS-SVM表现出强大的性能。 实验部分，作者利用交叉验证来确定特征脸的数量和LS-SVM的核函数参数。这是一种统计学方法，可以有效地评估模型的泛化能力，防止过拟合。通过对训练集和测试集的分类实验，结果显示LS-SVM在人脸性别分类任务中取得了优于其他传统分类算法的准确率，这进一步证明了该方法的有效性。 这项工作展示了特征脸和LS-SVM在人脸识别性别分类中的强大组合，为后续的人脸识别研究提供了新的思路和方法。同时，这种结合不同技术的方法也为其他领域的模式识别问题提供了借鉴。