為了提高小數(shù)據(jù)集下人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率,提出基于主成分分析（PCA）算法和非線性支持向量機(jī)算法的算法分類(lèi)器。同時(shí)為了進(jìn)一步優(yōu)化該算法分類(lèi)器,提出利用網(wǎng)格搜索法改進(jìn)非線性支持向量機(jī)SVC算法。改進(jìn)后的SVC算法能自主尋找最優(yōu)參數(shù),使得整個(gè)學(xué)習(xí)分類(lèi)器處于性能最優(yōu)狀態(tài)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明組合PCA和改進(jìn)后的SVC學(xué)習(xí)分類(lèi)器不但有效提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率,并且節(jié)省人工選取特征的時(shí)間成本。 

【文章來(lái)源】：無(wú)線電通信技術(shù). 2019,45(01)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

原始圖像與PCA特征提取后的圖像對(duì)比②構(gòu)建高斯徑向基核函數(shù)的非線性支持向

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3427856