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摘要:
提出了一种对相似度空间进行寻优的新方法,以提高开集人脸识别的准确率.该方法首先将开集识别问题转化为二分类问题,然后引入寻优方法寻找分割相似度空间的最优超平面,该超平面能够将相似度空间分割为接受空间和拒绝空间两部分.在判别过程中,利用相似度向量在空间中的位置判断样本是否为已知类.由于利用了相似度空间中向量分布的信息,训练出的特征具有更强的分类能力.通过不同人脸库的实验表明,相对于传统的方法,本文所提的方法能显著地提高开集识别的准确率.
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文献信息
篇名 基于相似度空间寻优的开集人脸识别方法
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 人脸识别 开集 相似度空间
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目 开发应用
研究方向 页码范围 31-32,44
页数 分类号 TP311
字数 2521字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-757X.2010.06.010
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1 张凯 65 920 16.0 29.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
开集
相似度空间
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
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28091
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