35、基于支持向量机的人脸识别与阿尔茨海默病检测并行算法研究

基于支持向量机的人脸识别与阿尔茨海默病检测并行算法研究

在当今科技发展的浪潮中，人脸识别和阿尔茨海默病检测这两个领域都面临着诸多挑战与机遇。人脸识别在安全监控、身份验证等方面有着广泛的应用需求，而阿尔茨海默病的早期准确诊断对于患者的治疗和生活质量的改善至关重要。本文将深入探讨基于纠错支持向量机（Error Correction SVM）的人脸识别并行实现方案，以及利用支持向量机（SVM）进行阿尔茨海默病有效检测的方法。

纠错支持向量机在人脸识别中的并行实现

1. 纠错支持向量机概述

纠错支持向量机是一种出色的多分类方法，具备纠错能力，在以往的研究中已成功应用于人脸识别问题。然而，随着高性能计算成为计算行业的趋势，串行算法由于纠错支持向量机方法的计算复杂性，无法满足大规模实时应用的需求。因此，通过分析该方法，发现不同的支持向量机可以独立训练，多个支持向量机分类器的分类过程也可以并行实现，从而开发出基于局域网集群架构的并行实现方案。

2. Gabor特征提取

• Gabor小波定义 ：在人脸识别中，使用Gabor小波从人脸图像中提取面部特征，并将这些特征作为基于支持向量机的分类器的输入向量。Gabor小波的定义如下：
  [
  \psi_{v,\mu}(z) = e^{i k_{v,\mu}^T z} e^{-\frac{|z|^2}{2\sigma^2}} e^{-\frac{|k_{v,\mu}|^2}{2\sigma^2}}
  ]
  其中，(z = [x, y]^T)，(k_{v,\mu} = [k_v \cos \varphi_{\mu}, k_v \