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基于支持向量机的人脸识别技术研究的中期报告
1.研究背景
人脸识别技术在机器学习领域中扮演着重要的角色，它被广泛应用于各个领域，如安全监控、图像检索、移动支付等。目前，基于支持向量机的人脸识别技术被认为是一种高效、准确的方法，引起了广泛关注与研究。
2.研究目的
本研究旨在探索、分析和验证基于支持向量机的人脸识别技术，进一步提升识别准确度、降低识别误差率，为人脸识别技术的发展做出一定的贡献。
3.研究内容
在本研究中，我们采用了支持向量机算法，以Yale和ORL数据集为实验样本，完成了以下研究内容：
（1）对于二值化图像的预处理，采用了直方图均衡化，用于增强图像的对比度。同时，将图像进行缩放和降噪处理，以提高实验的准确性。
（2）采用基于拉普拉斯特征映射的支持向量机算法，对图像进行特征提取和分类。
（3）使用交叉验证方法对模型进行评估，对识别准确率、误差率和召回率等进行分析。
4.研究结论
通过对Yale和ORL数据集的实验结果，本研究得出了以下结论：
（1）采用支持向量机算法进行人脸识别，在预处理后的样本中，能够达到高准确率的识别结果。
（2）当基于拉普拉斯特征映射的支持向量机算法被用于图像分类时，能够很好地提高识别准确率和召回率，降低误判率。
（3）交叉验证是评估分类器的一种有效方法，能够提高模型的稳定性和可靠性。
5.研究展望
本研究中，采用了单一的支持向量机算法进行人脸识别，未考虑其他识别算法的优劣，并且样本数量较少。为了更加准确地评估该算法的表现，未来的研究需要更多的实验样本和比较分析。此外，可以结合深度学习技术进行算法的优化和改进。