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文檔簡介
1、人臉識別(FaceRecognition)是一個具有很高理論和應(yīng)用價值的研究課題。人臉?biāo)从车囊曈X信息在人與人的交流和交往中有著極其重要的作用。由于人臉的特殊性，使得人臉識別技術(shù)成為最具潛力的身份識別方式之一。人臉識別技術(shù)應(yīng)用廣泛，并且日益受到人們的廣泛關(guān)注，成為模式識別領(lǐng)域研究的熱點，同時人臉識別又是一個復(fù)雜和困難的研究課題。 支持向量機(SupportVectorMachine，SVM)是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的模式識別方法，
2、是在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則基礎(chǔ)上發(fā)展出來的一種新的機器學(xué)習(xí)方法。支持向量機作為一種強大的機器學(xué)習(xí)理論，在多維非線性模式分類的應(yīng)用中己經(jīng)取得非常好的性能。隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)是用于描述信號統(tǒng)計特征的一組統(tǒng)計模型。HMM的基本理論由Baum和Welch等人于20世紀(jì)60年代末70年代初建立，在語音識別中應(yīng)用較多。本文將SVM與HMM構(gòu)成的混合模型應(yīng)用于人臉識別，取得了較高的識別率
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