基于神经网络多分类器融合系统的人脸识别方法

• 作者: 刘杰 刘治 周健
• 来源期刊: 南通大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络多分类器 融合系统 人脸识别 主成分分析法 多数投票法
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 电子 信息工程与计算机科学
• 页码范围: 1-4
• 分类号: TP273
• 字数: 2979字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2340.2011.01.001

摘要

在主成分分析方法(PCA)的基础上,采用3种神经网络(BP、RBF、LVQ)分类器进行人脸识别实验研究.实验中引入多数投票法(MVS),构建了多分类器组合决策体系,对分类结果进行决策融合.最后,将使用此决策体系的人脸识别结果与使用单一分类器的人脸识别结果进行对比分析.分析结果显示,采用MVS规则的人脸识别系统,能有效提高人脸识别系统的准确率和稳定性,且方法简单可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘治	广东工业大学自动化学院	29	88	5.0	8.0
2	刘杰	广东工业大学自动化学院	25	112	6.0	10.0
3	周健	广东工业大学自动化学院	1	10	1.0	1.0