發(fā)布時間：2017-08-07 03:21

  本文關(guān)鍵詞：基于Simba的人臉識別方法

  更多相關(guān)文章： 人臉識別 主成分分析 相關(guān)向量機(jī) 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)

【摘要】：針對主成分分析(PCA)、信息增益(IG)、置信度(Relief)等特征選擇方法在人臉識別研究中存在的不足,提出用Simba算法對人臉特征進(jìn)行提取,以期望達(dá)到更好的識別效果。該算法將特征定義為權(quán)重,通過比較權(quán)重值的大小來刪除次要特征,得出強(qiáng)相關(guān)特征。為取得較高準(zhǔn)確率,還運用了相關(guān)向量機(jī)(RVM)進(jìn)行識別,通過在Matlab上實驗,得出該方法在常用人臉識別庫中確實具有較好識別率,后續(xù)簡要分析了原因。此外,在研究淺層機(jī)器學(xué)習(xí)算法的同時,還關(guān)注了深度學(xué)習(xí)在圖像識別方面取得的進(jìn)展。
【作者單位】： 中國科學(xué)院成都計算機(jī)應(yīng)用研究所;中國科學(xué)院大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人臉識別 主成分分析 相關(guān)向量機(jī) 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展,人臉圖像在各種領(lǐng)域中具有越來越重要的作用,如在人機(jī)交互系統(tǒng),視頻監(jiān)控,人臉檢測和識別系統(tǒng)等�；趥�人理解,人臉識別研究大致分為四個階段:第一階段以Allen和Parke為代表,主要研究人臉識別所需的面部特征。研究者用計算機(jī)實現(xiàn)了較高質(zhì)量的人臉灰

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本文編號：632659