谭光鸿，王　兵

（西南民族大学电气信息工程学院，四川成都610041）

基于主成分分析法的人脸识别系统构建

谭光鸿，王兵

（西南民族大学电气信息工程学院，四川成都610041）

人脸识别是机器视觉以及图像模式识别邻域中的关键技术，提取人脸图像特征的主要方法是主成分分析法。考虑到支持向量机在处理小样本、高维数等问题方面有显著优势，提出了两者结合的方法，采用主成分分析法提取图像特征，使用支持向量机对人脸图像进行分类识别，构建了完整的人脸识别系统。仿真实验的分类结果表明，该方法处理速度快，识别率高，可很好地应用于实践。

人脸识别；主成分分析；特征子空间；支持向量机

人脸识别是计算机视觉和图像模式识别邻域的重要研究内容之一，已成为目前人工智能的研究热点。有效地提取人脸特征，并快速准确地分类是决定识别效果的关键所在［1］。目前特征提取方法主要包括主成分分析法、小波分析法等。分类器则主要包括：判别分析器、贝叶斯分类器、最近邻分类器等，但它们都是基于线性的分类器，在对人脸图像高维的特征向量进行分类时识别率较低。而在实际应用中，面对多为非线性情况，支持向量机可通过引入特征变换将原空间的非线性问题转化为新空间的线性问题，同时利用核函数来解决非线性分类问题。由于在图像处理的过程中，如果直接采用原始图像数据，计算量将十分庞大，因而，对数据降维处理很有必要。……