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摘要:
提出了一种基于神经网络和层次支持向量机的多姿态人脸识别方法.该方法在训练阶段先利用神经网络把姿态人脸图像特征向准标准人脸图像特征映射,再根据聚类结果来训练支持向量机.识别阶段是先利用神经网络变换得到待识别图像所对应的准标准图像的特征,再让层次支持向量机初步判断待识别图像最可能所属的人,最后利用否定算法对待识别的人脸图像进行确认,实验表明该算法效果较佳.
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文献信息
篇名 基于聚类算法和层次SVM的姿态人脸识别方法
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 人脸识别 神经网络 层次支持向量机 离散余弦变换 聚类算法
年,卷(期) 2007,(12) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 2922-2924
页数 3页 分类号 TP181
字数 3591字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.12.049
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 蒋加伏 长沙理工大学计算机与通信工程学院 62 490 14.0 18.0
2 石良武 湖南商学院现代教育技术中心 54 142 6.0 9.0
3 陈海军 湖南商学院现代教育技术中心 17 25 2.0 4.0
4 陈荣元 湖南商学院现代教育技术中心 37 157 6.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
神经网络
层次支持向量机
离散余弦变换
聚类算法
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
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
总被引数(次)
161677
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
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