基于多分类器融合的人脸识别方法

• 作者: 赖剑煌 陈羽
• 来源期刊: 中山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 局部和整体特征 多分类器融合
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3127字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0529-6579.2006.04.006

摘要

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Fisherface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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈羽	中山大学电子通信工程系	48	308	11.0	14.0
3	赖剑煌	中山大学电子通信工程系	41	804	15.0	28.0