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基于多分类器融合的人脸识别方法
被引量:
5
1
作者
陈羽
赖剑煌
《中山大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期24-27,共4页
提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT+LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征,利用F isherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征,然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征...
提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT+LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征,利用F isherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征,然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征,实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库上识别率分别达到98.45%和90.79%,说明了该方法的有效性,同时也表明将多分类组合应用于人脸识别是一种比较可行的思路。
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关键词
人脸识别
局部和整体特征
多分类器融合
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职称材料
题名
基于多分类器融合的人脸识别方法
被引量:
5
1
作者
陈羽
赖剑煌
机构
中山大学电子通信工程系
出处
《中山大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期24-27,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60373082)
教育部科学技术重点项目资助项目(105134)
文摘
提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT+LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征,利用F isherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征,然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征,实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库上识别率分别达到98.45%和90.79%,说明了该方法的有效性,同时也表明将多分类组合应用于人脸识别是一种比较可行的思路。
关键词
人脸识别
局部和整体特征
多分类器融合
Keywords
face recognition
local and global feature
multiple classifier fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多分类器融合的人脸识别方法
陈羽
赖剑煌
《中山大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2006
5
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职称材料
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