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第 期 计 算机 技 术 与 发 展 Vo1．19 No．5 2009年 5月 C0MPUTERTECHNOL(X YANDDEVE1)PMENT Mav 2009 一 种新的人脸识别算法 王李冬 (杭州师范大学，浙江杭州 310012) 摘 要：针对基于 SVM 的人脸识别算法运算量较复杂的问题 ，提出了一种基于 RS—s、，I的人脸识别算法 。进行基于几 何特征的特征提取，在人脸图像上标记24个特征点形成 12个测量距离，作为脸部特征。为了从所有提取的特征 中选择出 与人脸识别相关的、必要的特征，使用了粗糙集理论(RoughSet)的属性约简算法进行特征选择，有效降低特征维数。然后 用支持向量机 (S、刁 )进行分类。实验证明，该方法可以有效降低SVM 的运算复杂度，并具有良好的识别效果 。 关键词：粗糙集理论；支持向量机；RS—SVM 中图分类号：TP301．6 文献标识码：A 文章编号：1673—629X(2009)05—0147一O3 A New Algorithm ofFaceRecognition W ANG Li—dong (HangzhouNormalUniversity，Hangzhou310012，China) Abstract：InordertoreducethecomputingcostsoffacerecognitionbasedOI1SⅧ ，anel~rapproachbasedonRS—SVM (roughesttheory basedattributionreductionandsupportvceotrmachine)isWopo~ ．Firstly．featuI_eextractionbasedongeometricfeaturesisimplement- ed，mark24po in~ONafce imagetocompute12meazurementdistnaces，whichareocnsideredasfacialfeatures．Inordertoselectthe nece~． ryfaeturesforfacerceognition．USe theattributionreductioninroughsettheorywhichcflneffcetivelyreducethedimensions0f features．Secondly，sⅧ isadoptedforclassification．Finally。theexperimentresultsshow thatouralgorithm reducestheocmputing costsofSVM withnodiffeFence incla．~ificationability． Keywords：roughesttheory ；support sectormachine；RS—SVM O 引 言 [53采用HMM方法 ，识别率较高 ，但当人脸数据库较 人脸 自动识别是一种用计算机分析人脸图像，从 大时实时性不好；文献 [6]则采用 了支持 向量机 中提取有效信息并进行 自动鉴别的技术 ，由于其在安 (SVM)方法，获得了较高的识别率。 全系统及人机交互等方面的巨大应用前景，已成为计 文中采用基于几何特征的特征提取。首先，在人 算机视觉和模式识别领域的重要研究课题之一。人脸 脸图像上标记24个特征点形成 12个测量距离，作为 识别的关键是如何有效获取人脸面部的主要特征 [．2] 脸部特征。为了从所有提取的特征中选择出与人脸识 并进行识别分类。