原点无关最近特征分类器及在人脸识别中的应用

• 作者: 朱君波 武妍 王守觉 谷秧波
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 原点无关 最近特征线 最近特征平面 最近特征空间
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 1398-1402
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4052字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-374X.2006.10.025

摘要

受最近特征线分类器的基本设计思想启发,将最近邻法向平面和空间推广,提出了原点无关最近特征平面和原点无关最近特征空间分类器.与最近特征平面、最近特征空间分类器相比,原点无关最近特征分类器最大的优势就在于其定义的特征子空间不依赖于原点位置,而仅由同模式的若干个特征点决定.这种定义提高了相应的模式相似性度量的合理性与有效性.以人脸识别为例,对多种分类器的性能进行比较.实验结果表明,原点无关最近特征分类器在识别率、稳定性等方面均优于同阶的最近特征分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武妍	同济大学计算机科学与工程系	58	726	15.0	24.0
2	王守觉	中国科学院半导体研究所神经网络实验室	98	2686	26.0	49.0
3	朱君波	同济大学计算机科学与工程系	8	77	5.0	8.0
4	谷秧波	同济大学计算机科学与工程系	3	3	1.0	1.0