多分类器融合的人脸识别与身份认证
文献类型：期刊论文
| 刊名 | 系统仿真学报
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| 出版日期 | 2004 |
| 卷号 | 016 |
| 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 |
| ISSN号 | 1004-731X |
| 其他题名 | Fusion of Multiple Classifiers for Face Recognition and Person Authentication |
| 英文摘要 | 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。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:1805155 |
| 源URL | [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). |
入库方式： OAI收割
来源：合肥物质科学研究院
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