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基于数据场的人脸特征提取 被引量：2

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摘要 人脸识别是当今一项热门的研究方向,在现实生活中有着广泛的应用.目前国内还没有一个稳定性和鲁棒性强的算法能够很好地适应各种复杂的环境,如光照条件、人脸方向及面部表情等的差异.针对这种不足,分析数据场的基本原理,采用基于数据场势场的自然拓扑聚类算法结合粗糙集的方法对人脸图像进行加强和特征提取.实验表明:该方法拟解决以往人脸识别算法中不能准确快速识别以及鲁棒性差的瓶颈问题.
作者 李凯 田双亮 耿丽君 丁丽丽
机构地区 西北民族大学计算机与信息工程学院 山西财经大学会计学院
出处 《西北民族大学学报（自然科学版）》 2009年第4期32-36,共5页 Journal of Northwest Minzu University(Natural Science)
关键词 人脸识别 特征提取 数据场 自然拓扑聚类算法 粗糙集
分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献28

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共引文献96

同被引文献25

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引证文献2

西北民族大学学报（自然科学版）
2009年 第4期

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