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题名一种人脸特征选择新方法的研究
被引量：9
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作者
李伟红
陈伟民
龚卫国
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机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2006年第2期16-20,共5页
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基金
国家教育部科学研究重点项目(编号:02057)
重庆市自然科学基金重点研究项目(编号:CSTC2005BA2002)
重庆市自然科学基金项目(编号:CSTC2005BB2181)。
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文摘
本文提出一种人脸特征复合选择的新方法。首先对原始图像进行小波2阶分解和KPCA进行特征提取,然后将获得的特征进行SVM训练,经过GSFS反复选择具有最小间隔的支持向量作为最佳特征组合,最后输入线性SVM分类器进行分类。实验报告了本方法在UMIST及IITL人脸数据库上的应用,并对特征选择前后的分类能力及速度进行了比较,结果显示经过本方法的特征选择后,人脸识别能力有所提高,分类速度明显加快。
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关键词
人脸识别
小波变换
核主元分析法
支持向量机
广义顺序前进法
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Keywords
face recognition, wavelet transform, kernel principal component analysis, support vctor machine,generalized sequential forward selection.
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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