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基于小波系數(shù)的不同特點(diǎn)，本文提出了一種新的小波特征融合方法，該方
法將人臉圖像兩層小波變換后的垂直高頻和水平高頻部分分別進(jìn)行垂直投影和
水平投影，將得到的投影序列直接排列在低頻向量構(gòu)造一個(gè)新的特征向量。并
用KPCA的聚集和降維特性對(duì)新獲取的特征向量通過(guò)核函數(shù)映射到高維特征空
間后進(jìn)行經(jīng)典的主元分析，進(jìn)一步提取的特征作為SVM支撐向量機(jī)的輸入用
于分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明本文提出的小波特征融合方法能夠提高識(shí)別率和識(shí)別速
度。
基于核方法中不同核函數(shù)的特性不同，提出了采用具有較強(qiáng)全局性的多項(xiàng)
式核函數(shù)和具有較強(qiáng)局部性的高斯徑向基核函數(shù)進(jìn)行組合，并運(yùn)用于KPCA方
法中，使識(shí)別率有進(jìn)一步的提高。
最后，在以上算法基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)性的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別系統(tǒng)。
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