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题名融合人脸轮廓和区域信息改进人脸检测
被引量:24
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作者
方昱春
王蕴红
谭铁牛
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机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第4期482-491,共10页
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基金
国家自然科学基金(69825105
60332010)
国家"八六三"高技术研究发展计划基金(2001AA114180)资助.
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文摘
基于人脸轮廓信息和面部区域信息的互补性 ,提出了一种新颖的基于融合算法的轮廓 区域人脸检测器 :采用一种新的特征提取方法有效地刻画人脸轮廓模式 ;基于支持向量机分别训练人脸轮廓分类器和面部区域分类器 ;基于最小错误率Bayes决策规则融合人脸轮廓和面部区域分类器 .该文分别在标准头部图像库、BioID人脸图像库 (灰度人脸图像库 )和彩色人脸图像库上测试了轮廓 区域人脸检测器 .大量的实验结果表明了所提出的轮廓 区域人脸检测器通过引入轮廓信息有效地提高了人脸检测算法的精度 .
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关键词
人脸检测
支持向量机
信息融合
最小错误率
bayes决策规则
区域人脸检测器
特征提取
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Keywords
Classification (of information)
Contour measurement
Feature extraction
Image processing
Information use
Statistical methods
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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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题名基于类标感知的KNN分类算法
被引量:4
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作者
卞则康
张进
王士同
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
无锡太湖学院江苏省物联网应用技术重点建设实验室
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出处
《模式识别与人工智能》
CSCD
北大核心
2021年第10期873-884,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61972181,61772198)
江苏省自然科学基金项目(No.BK20191331)
江苏省物联网应用技术重点建设实验室2020年度开放课题(No.WXWL01)资助。
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文摘
许多传统分类算法都以训练数据和测试数据具有相同或至少非常相似的分布为前提,但是在实际应用中,该前提很难得到保证,这降低支持向量机等传统分类算法的分类精度.因此,文中提出基于类标感知的KNN分类算法(CA-KNN).CA-KNN给出稀疏表示模型,基于任何测试数据都可使用训练数据集进行稀疏表示的假设.CA-KNN可有效利用数据集上的类标信息,提升稀疏表示的准确性.引入KNN的最近邻分类思想,进一步提升CA-KNN的泛化能力,并且从理论上证明CA-KNN分类器与最小误差的Bayes决策规则关联.实验和理论分析的结果表明,CA-KNN具有较好的分类性能.
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关键词
类标感知
稀疏表示
K近邻分类
最小误差的bayes决策规则
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Keywords
Class-Aware
Sparse Representation
K Nearest Neighbor Classification
bayes Decision Rule for Minimum Error
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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