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摘要:
本文的最近邻分类器算法是采用多分类器组合的方式对测试样本进行预分类,并根据预分类结果重新生成新的训练和测试样本集.对新的测试样本采用最近邻分类器进行分类识别,并将识别结果与预分类结果结合在一起进行正确率测试.在ORL人脸库上的实验结果说明,该算法对小样本数据的识别具有明显优势.
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内容分析
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文献信息
篇名 一种基于预分类的高效最近邻分类器算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 最近邻分类器 预类别 多分类器组合 小样本问题 人脸识别
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 人工智能及图像处理技术
研究方向 页码范围 198-200
页数 3页 分类号 TP3
字数 4515字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.02.050
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨静宇 南京理工大学计算机系 623 11098 50.0 74.0
2 杨健 南京理工大学计算机系 37 830 12.0 28.0
3 王卫东 江苏科技大学电子信息学院 8 110 6.0 8.0
7 郑宇杰 南京理工大学计算机系 24 285 11.0 16.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
最近邻分类器
预类别
多分类器组合
小样本问题
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导