做的人脸识别的一个小结

断断续续的差不多有一个月吧，但总的花在做这个的时间前后大概也就一个星期左右吧。在加上白手起家，所以做的东西很粗糙。现在就先简单总结一下吧。

整个思想是基于小波变换的支持向量机的识别系统。

首先，利用Gabor小波做处理。

利用小波对图像做变换，然后进行降维处理（减小数据处理量），然后提出特征值，在进行识别时，特征值就是所要的进行分类的数据。

然后，利用SVM进行训练。

利用所得到的特征值，进行分类训练。

为了解决人脸分类这个多类问题，针对每一个人训练一个SVM，具体实现如下：

  首先假定人脸样本库中有

（1）       从人脸样本库中取出第一个人的所有样本，将其标为类

（2）       从人脸样本库中取出第二个人的所有样本，将其标为类

重复以上步骤，直到遍历人脸样本库中的所有人。最后的到了n个支撑向量机。

这样得到的只是能分别出不同的人。

同时，利用这种训练方法，将每个人的每一张图片的特征值作为一个向量，进行分类训练，对每一个人，如果有m张不同的图的话，又可以得到m个向量机。

最后，就可以进入识别部分了。

训练所得的

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