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基于多分类支持向量机的人脸识别研究的综述报告
人脸识别是近年来计算机视觉领域中的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。而多分类支持向量机是人脸识别领域中常用的算法之一，为此本文将对基于多分类支持向量机的人脸识别进行综述，以期能够对人脸识别算法有更加深入的了解。
1.引言
人脸识别是一种将图像或视频中的人脸与数据库中的人脸进行比对的技术。随着计算机视觉技术的不断发展，人脸识别技术也得到了广泛的关注与应用，例如安全管控、身份认证、娱乐应用等。
多分类支持向量机是一种基于二分类支持向量机扩展而来的算法，它主要用于多类别分类问题。它不但具备了支持向量机算法的优点，还能够对多类别问题进行有效的分类处理。
2.多分类支持向量机
2.1基本思想
多分类支持向量机算法是在二分类支持向量机算法的基础上发展而来的。对于二分类问题，SVM算法可以自动在数据中找寻距离决策边界最近的支持向量，从而划分出两个数据点集，而对于多分类问题，多分类支持向量机算法则是利用各个二分类分类器对数据进行分类，最终根据这些分类器的决策结果判断数据的类别。
在多分类支持向量机算法中，通常将数据分为两个部分：边界样本和非边界样本。具体而言，对于任意一个训练样本，如果它位于某个类别的决策边界上，则被称为边界样本，否则被称为非边界样本。在多分类支持向量机算法中，边界样本被用来训练每一个二分类分类器，而非边界样本则被用来对每个分类器的参数进行更新。
2.2多分类支持向量机的算法流程
多分类支持向量机算法通常可以分为以下四个步骤：
(1)数据预处理。在这一步中，对原始数据进行预处理，包括图像归一化、直方图均衡化等操作。
(2)特征提取。特征提取是将图像数据转换为特征向量的过程。主流的特征提取方法包括LBP、SIFT、HOG等。
(3)多分类支持向量机的训练和分类。对于训练样本，通过多次迭代，寻找最优的分割超平面，以实现数据的分类。
(4)评估算法性能。选择合适的评价指标对算法的性能进行评估，主流的评价指标有准确率、召回率、F1-Score等。
3.人脸识别中的多分类支持向量机
3.1人脸识别的基本流程
人脸识别的基本流程可以分为：预处理、人脸检测、特征提取、特征选择、分类识别等几个步骤。其中，特征提取是人脸识别的关键步骤，它是将人脸图像中的信息抽象成特征向量，以便进行后续的分类识别。
3.2人脸识别中的多分类支持向量机的应用
在人脸识别中，多分类支持向量机可以用于分类识别的过程。例如，在Liu等人的研究中，采用NMF算法进行人脸特征提取，然后利用多分类支持向量机算法分类实现人脸识别。相比于其他分类算法，多分类支持向量机在人脸识别中具有较好的性能表现。
4.总结
多分类支持向量机是一种基于二分类支持向量机的算法，它主要用于多类别分类问题。在人脸识别领域，多分类支持向量机可以用于分类识别的过程，具有较好的分类性能表现。需要注意的是，在多分类支持向量机的应用过程中，数据预处理、特征提取和选择、选择合适的评价指标等都是至关重要的步骤。