[发明专利]一种基于支持向量机的人脸识别方法及系统有效
| 申请号： | 201310210372.2 | 申请日： | 2013-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN103279746A | 公开（公告）日： | 2013-09-04 |
| 发明（设计）人： | 张莉;夏佩佩;丁春涛;王邦军;李凡长;何书萍;杨季文 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/66 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 215123 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于支持向量机的人脸识别方法及系统。所述方法包括：获取人脸样本训练集：对于人脸样本训练集中的每一个人脸样本，随机选取k个与该人脸样本属于同一个类别的人脸样本作为同类样本，随机选取k个与该人脸样本属于不同类别的人脸样本作为异类样本；根据所述同类样本和所述异类样本生成差样本对集合；所述差样本对集合中，对于所述人脸样本训练集中的每一个人脸样本，均有2k个同类差样本对，以及2k个异类差样本对；对于差样本对集合，采用支持向量机训练得到相似性判断模型；根据所述相似性判断模型得到分类模型，采用所述分类模型进行人脸识别。采用本发明的方法或系统，可以在保证快速采样的前提下提高人脸识别的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机的人脸识别方法，其特征在于，包括：获取人脸样本训练集的步骤：所述人脸样本训练集中包含有多个类别的人脸样本集合，每个类别的人脸样本集合中包含多个人脸样本；选取同类样本和异类样本的步骤：对于所述人脸样本训练集中的每一个人脸样本，随机选取k个与该人脸样本属于同一个类别的人脸样本作为同类样本，随机选取k个与该人脸样本属于不同类别的人脸样本作为异类样本；生成差样本对集合的步骤：根据所述同类样本和所述异类样本生成差样本对集合；所述差样本对集合中，对于所述人脸样本训练集中的每一个人脸样本，均有2k个同类差样本对，以及2k个异类差样本对；生成分类模型的步骤：对于所述差样本对集合，采用支持向量机训练得到相似性判断模型，根据所述相似性判断模型得到分类模型；人脸识别的步骤：采用所述分类模型进行人脸识别。
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