基于多分类器组合的人脸识别

被引：27

作者：

李士进

郭跃飞

杨静宇

机构：

[1] 南京理工大学计算机系!南京,,南京理工大学计算机系!南京,,南京理工大学计算机系!南京,

来源：

数据采集与处理 | 2000年 / 03期

关键词：

人脸识别; 多分类器组合; 奇异值分解;

D O I：

10.16337/j.1004-9037.2000.03.008

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

081102 [检测技术与自动化装置];

摘要：

根据人类认知的规律 ,文中提出了一种基于整体和局部特征组合的人脸识别方法。奇异值特征是一种比较有效的代数特征 ,文中提取了整个人脸、双眼以及嘴部的奇异值特征。在组合过程中 ,提出了一种改进的将距离转换为后验概率估计值的方法 ,该方法既缩减了单一分类器的可能的模式类别 ,又对各分类器的输出进行了加权。实验结果表明文中方法是有效的。

引用

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