HFCAS OpenIR
多分类器融合的人脸识别与身份认证
其他题名Fusion of Multiple Classifiers for Face Recognition and Person Authentication
2004-01-01
发表期刊系统仿真学报
ISSN1004-731X
摘要人脸识别是生物特征识别技术中一个活跃的研究领域,取得了很多实践成果,但是单一分类器一般不能取得满意的识别率与身份认证效果。本文采用贝叶斯决策理论分析了常见的积、和、中值以及投票多分类器融合方法,并根据实际的选举情形,对投票法进行了2种改进。然后对协同人脸识别、特征脸法以及复合方法等人脸识别分类器进行决策层的融合,对ORL库中人脸识别仿真实验表明:文中的多分类器融合的人脸识别方法具有较好的分类性能,对污损、低分辨率人脸图像具有可靠的识别率、鲁棒性强,而且应用于人脸身份认证中取得了较好的认证效果。
关键词人脸识别 多分类器融合 身份认证 协同识别 特征脸法
收录类别CSCD
语种中文
CSCD记录号CSCD:1805155
引用统计
被引频次:3[CSCD]   [CSCD记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/68683
专题中国科学院合肥物质科学研究院
推荐引用方式
GB/T 7714
. 多分类器融合的人脸识别与身份认证[J]. 系统仿真学报,2004,016.
APA (2004).多分类器融合的人脸识别与身份认证.系统仿真学报,016.
MLA "多分类器融合的人脸识别与身份认证".系统仿真学报 016(2004).
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