【摘 要】
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提出了一种基于协同学的人脸分类集成方法.选择不同的训练样本作为原型模型,以增加原型模型的多样性;识别时,将序参量转化为后验概率,分别运用投票法和基于和的后验概率集成
【机 构】
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扬州大学信息工程学院,盐城师范学院数学系
【基金项目】
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江苏省教育厅自然科学基金资助项目(05KJB520152);扬州大学自然科学基金资助项目(KK0413160)
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提出了一种基于协同学的人脸分类集成方法.选择不同的训练样本作为原型模型,以增加原型模型的多样性;识别时,将序参量转化为后验概率,分别运用投票法和基于和的后验概率集成方法进行识别,并提出了一种改进的基于和的后验概率集成方法,来提高集成的效果.另外,将核主分量分析和协同模式识别进行结合,在运用协同模式识别之前,先采用核主分量分析获得原始图像的最优非线性表示,以提高模式的可分性,并消除图像冗余信息的影响,然后再进行协同人脸分类.对Yale人脸库中的图像进行识别实验,结果表明所提方法的有效性,取得了比经典的协同模
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