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基于小波系數(shù)的不同特點，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)造一個新的特征向量。并
用KPCA的聚集和降維特性對新獲取的特征向量通過核函數(shù)映射到高維特征空
間后進行經(jīng)典的主元分析，進一步提取的特征作為SVM支撐向量機的輸入用
于分類識別。實驗證明本文提出的小波特征融合方法能夠提高識別率和識別速
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全局性的多項
式核函數(shù)和具有較強局部性的高斯徑向基核函數(shù)進行組合，并運用于KPCA方
法中，使識別率有進一步的提高。
最后，在以上算法基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了一個實驗性的實時人臉識別系統(tǒng)。
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