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基于协同学的人脸分类集成
被引：4
作者：
徐春明
张天平
王正群
郭亚琴
机构：
[1] 扬州大学信息工程学院
来源：
关键词：
协同学;
人脸识别;
集成;
后验概率;
核主成分分析;
D O I：
10.19411/j.1007-824x.2006.02.012
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
提出了一种基于协同学的人脸分类集成方法.选择不同的训练样本作为原型模型,以增加原型模型的多样性;识别时,将序参量转化为后验概率,分别运用投票法和基于和的后验概率集成方法进行识别,并提出了一种改进的基于和的后验概率集成方法,来提高集成的效果.另外,将核主分量分析和协同模式识别进行结合,在运用协同模式识别之前,先采用核主分量分析获得原始图像的最优非线性表示,以提高模式的可分性,并消除图像冗余信息的影响,然后再进行协同人脸分类.对Y a le人脸库中的图像进行识别实验,结果表明所提方法的有效性,取得了比经典的协同模式识别方法和核主成分分析更好的结果.
引用
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页数：5
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