本文關(guān)鍵詞：基于Simba的人臉識(shí)別方法

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【摘要】：針對(duì)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(shí)別研究中存在的不足,提出用Simba算法對(duì)人臉特征進(jìn)行提取,以期望達(dá)到更好的識(shí)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(yùn)用了相關(guān)向量機(jī)(RVM)進(jìn)行識(shí)別,通過在Matlab上實(shí)驗(yàn),得出該方法在常用人臉識(shí)別庫(kù)中確實(shí)具有較好識(shí)別率,后續(xù)簡(jiǎn)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(shí),還關(guān)注了深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面取得的進(jìn)展。
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人臉識(shí)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(hào)】：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(cè)和識(shí)別系統(tǒng)等。基于個(gè)人理解,人臉識(shí)別研究大致分為四個(gè)階段:第一階段以Allen和Parke為代表,主要研究人臉識(shí)別所需的面部特征。研究者用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了較高質(zhì)量的人臉灰

【相似文獻(xiàn)】

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