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摘要:
从人类认知方式出发,提出了一种基于统计学习的局部匹配人脸识别方法。该方法将人脸图像划分成若干小块,各个子块中包含不同的人脸形状特征,而不同的子块则描述了人脸主要部件之间的相对位置关系,然后根据各个子块鉴别能力的差异,将每个子块看成一弱分类器,利用Adaboost学习算法组成一个强分类器,提高最终的分类效果。实验结果表明该方法可以有效提高人脸的识别准确率并对人脸的表情和光照具有较好的鲁棒性。
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文献信息
篇名 局部匹配的人脸识别方法
来源期刊 重庆大学学报:自然科学版 学科 工学
关键词 局部匹配 统计学习 人脸识别
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 133-138
页数 分类号 TP391.4
字数 语种 中文
DOI
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 张太平 重庆大学计算机学院 12 82 6.0 8.0
2 何光辉 重庆大学数学与统计学院 29 114 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部匹配
统计学习
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
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
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