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基于集成学习的规范化LDA人脸识别
被引量：
6
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作者
张燕平
窦蓉蓉
+1 位作者
赵姝
曹振田
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期144-146,共3页
针对人脸识别问题中经常面临的"小样本"问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重。增加分类器之间的差异度,从而提高...
针对人脸识别问题中经常面临的"小样本"问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重。增加分类器之间的差异度,从而提高样本在新的特征空间中的可分离性,将识别率提高至98.5%。通过ORL数据库的大量实验表明,该算法比传统算法有更好的性能。
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关键词
人脸识别
规范化线性鉴别分析
集成学习
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职称材料
题名
基于集成学习的规范化LDA人脸识别
被引量：
6
1
作者
张燕平
窦蓉蓉
赵姝
曹振田
机构
安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第14期144-146,共3页
基金
国家"973"计划基金资助项目(2004CB318108
2007BC311003)
+1 种基金
国家自然科学基金资助项目(60675031)
安徽大学"211"工程学术创新团队基金资助项目(2009SQRZ020ZD)
文摘
针对人脸识别问题中经常面临的"小样本"问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重。增加分类器之间的差异度,从而提高样本在新的特征空间中的可分离性,将识别率提高至98.5%。通过ORL数据库的大量实验表明,该算法比传统算法有更好的性能。
关键词
人脸识别
规范化线性鉴别分析
集成学习
Keywords
face recognition
regularized Linear Discriminant Analysis（LDA）
ensemble learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成学习的规范化LDA人脸识别
张燕平
窦蓉蓉
赵姝
曹振田
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
6
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