提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区 YC C r b 域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度 ) ( 信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几 形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向 PCA PCAED ( ) 何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确 的人

支持向量机(Support Vector Machine)介绍：是Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。-Support Vector Machine

支持向量机SVM(Support Vector Machine)它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-Support Vector Machine SVM (Support Vector Machine) it addresses the small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance of many unique adva