基于聚类算法和层次SVM的姿态人脸识别方法.pdfVIP

第 28 卷第 12 期 计算机工程与设计 2∞7 年 6 月 Vol. 28 No.12 June 2007 基于聚类算法和层次 SVM 的姿态人脸识别方法 ;t良武 1 ， 陈荣元 l ， 陈海卒 1 ， 蒋加伏 2 (1.湖南商学院现代教育技术中心，湖南长沙 410205; 2. 长沙理工大学计算机与通信工程学院， 湖南长沙 410076) 摘 要:提出了一种基于神经网络和层次支持向量机的多姿态人脸识别方法。该方法在训练阶段先利用神经网络把姿态人 脸图像特征向准标准人脸图像特征映射，再根据聚类结采来训练支持向最机。识别阶段是先利用神经网络交换得到待识别 图像所对应的准标准图像的特征，再让层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人，最后利用否定算法对待识别 的人脸图像进行确认，实验表明该算法效果较位。 关键词:人脸识别;神经网络;层次支持向盘机;离散余弦交换;来类算法 中闺 j辈分类寄 :TP181 文献标识码 :A 文章蝙唔: 1000俐 7024 (2007) 12-2922-03 Method ofpose-varied face recognition based on clustering algorithm and hierarchical support vector machines SHI Liang-wu\ CHEN Rong-yuan\ CHEN Hai唰-j un\ JIANG Jia嗣且12 (1. Modem Educational Technology Center, Hunan Business College, Changsha 410205, China; 2. Institute ofComputer and Communication Engineering, Changsha University ofScíence and Technology, Changsha 410076, China) Abstract: A method of pose-varied face recognition based on clustering algorithm and hierarchical support vector machìnes. At the stage of training, the feature vector of pose-varied image is transformed to the feature vector of standard image usi吨时旧al network, then the standard image feature vector is clustered, lastly the hierarchical support vecωr machines is trained using the result of clustering. Atthe 阳ge ofthe rec叩lition ， firstly it transforms the feature vector of pose-varied image to the feature vector of standard ìmage using the neural network, estimates which person the image mostly belongs to using hi号rarchical support vector machines, last1y confirms es? timation using negative algorithm .ηle