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提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性。
基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法
【摘 要】
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提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法。首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合。在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性。
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2007年08期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60302009）,陕西省自然科学基金资助项目（2005F35）
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