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集成多分类器的人脸识别
Face Recognition by Combining Multiple Classifiers作者机构：上海交通大学机电控制研究所上海200030
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2004年第30卷第17期
页 面：3-4,49页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：国家高新技术研究发展计划"863"资助项目(2001AA413310)
主 题：人脸识别 特征提取 信息融合 集成分类 Boosting
摘 要：提出一种用组合多分类器融合局部信息进行人脸识别的方法。人脸识别过程中图像样本间的相似度可建模为“类内差和“类间差两种模式类,用这种思想在图像小波分解域的局部区域上构造弱分类器集,然后通过Boosting训练生成强分类器,最终的人脸匹配由多个弱分类器输出的加权和给出决策。实验结果表明,系统具有较高的识别率,对表情和光照变化具有很好的鲁棒性,而且对新个体有较好的扩展能力。
