SEMI OpenIR  > 中国科学院半导体研究所(2009年前)
原点无关最近特征分类器及在人脸识别中的应用
谷秧波; 武妍; 王守觉; 朱君波
2006
Source Publication同济大学学报. 自然科学版
Volume34Issue:10Pages:1398-1402
Abstract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.
metadata_83同济大学,计算机科学与工程系;中国科学院,半导体研究所神经网络实验室
Subject Area人工智能
Funding Organization国家自然科学基金资助项目
Indexed ByCSCD
Language中文
CSCD IDCSCD:2555255
Date Available2010-11-23
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.semi.ac.cn/handle/172111/16497
Collection中国科学院半导体研究所(2009年前)
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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.
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