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原点无关最近特征分类器及在人脸识别中的应用

文献类型:期刊论文

作者谷秧波 ; 武妍 ; 王守觉 ; 朱君波
刊名同济大学学报. 自然科学版
出版日期2006
卷号34期号:10页码:1398-1402
中文摘要受最近特征线分类器的基本设计思想启发,将最近邻法向平面和空间推广,提出了原点无关最近特征平面和原点无关最近特征空间分类器.与最近特征平面、最近特征空间分类器相比,原点无关最近特征分类器最大的优势就在于其定义的特征子空间不依赖于原点位置,而仅由同模式的若干个特征点决定.这种定义提高了相应的模式相似性度量的合理性与有效性.以人脸识别为例,对多种分类器的性能进行比较.实验结果表明,原点无关最近特征分类器在识别率、稳定性等方面均优于同阶的最近特征分类器.
学科主题人工智能
收录类别CSCD
资助信息国家自然科学基金资助项目
语种中文
公开日期2010-11-23
源URL[http://ir.semi.ac.cn/handle/172111/16497]  
专题半导体研究所_中国科学院半导体研究所(2009年前)
推荐引用方式
GB/T 7714
谷秧波,武妍,王守觉,等. 原点无关最近特征分类器及在人脸识别中的应用[J]. 同济大学学报. 自然科学版,2006,34(10):1398-1402.
APA 谷秧波,武妍,王守觉,&朱君波.(2006).原点无关最近特征分类器及在人脸识别中的应用.同济大学学报. 自然科学版,34(10),1398-1402.
MLA 谷秧波,et al."原点无关最近特征分类器及在人脸识别中的应用".同济大学学报. 自然科学版 34.10(2006):1398-1402.

入库方式: OAI收割

来源:半导体研究所

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