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摘要:
提出一种多特征描述及局部决策融合的人脸识别方法。首先利用独立成分分析算法构造全局互补子空间,对待测样本进行粗分类。然后利用三种不同定义的纹理描述算法构造局部互补子空间,获取粗分类难识别样本的后验概率值,最后依据其大小设置等级分数,得到待测样本在局部互补子空间上的精确分类。在 ORL、Yale 和FERET人脸库上的实验结果表明,本文方法能较好的描述图像特征且具有较高的识别率和较低的时间复杂度,与其他方法对比也表明了本文方法的有效性。
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文献信息
篇名 多特征描述及局部决策融合的人脸识别
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 信号处理 多特征描述 决策融合 互补子空间 人脸识别
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 ?模式识别?
研究方向 页码范围 1-8
页数 8页 分类号 TP391.4
字数 5006字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2016.09.001
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 许良凤 合肥工业大学计算机与信息学院 41 320 10.0 16.0
3 胡敏 合肥工业大学计算机与信息学院 116 1456 20.0 34.0
5 任福继 合肥工业大学计算机与信息学院 25 106 7.0 9.0
9 李艳秋 合肥工业大学计算机与信息学院 6 77 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
信号处理
多特征描述
决策融合
互补子空间
人脸识别
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期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
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4776
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