PCA-SVM算法在智能访客人脸识别系统中的应用及性能优化  

作　　者：刘敏[1] 丁俊美[1] 周沭玲 豆利 

机构地区：[1]合肥财经职业学院,安徽合肥230601

出　　处：《电脑知识与技术》2025年第3期24-26,38,共4页Computer Knowledge and Technology

基　　金：安徽省高校自然科学研究项目:基于PCA+SVM算法智能访客系统的实现和优化(项目编号:2022AH053038)。

摘　　要：文章研究了基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法的智能访客人脸识别系统。通过图像预处理、PCA降维和SVM分类,构建了一个优化模型。实验结果表明,该模型在ORL和自建数据集上均取得了比传统PCA方法更高的识别率和更快的匹配速度,有效降低了误报率,为智能访客系统的性能提升提供了技术支持。

关 键 词：PCA SVM 访客系统 优化 人脸识别 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]