计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2002年
7期
814-818
,共5页
温津伟%罗四维%赵嘉莉%黄华
溫津偉%囉四維%趙嘉莉%黃華
온진위%라사유%조가리%황화
特征脸%原型脸%虚拟样本%BEM算法
特徵臉%原型臉%虛擬樣本%BEM算法
특정검%원형검%허의양본%BEM산법
研究了人脸识别方法.在传统的"特征脸"方法基础上,提出了一种基于贝叶斯方法的小样本人脸识别方法.该方法对于经过预处理的标准人脸图像,通过原型脸创建虚拟样本,扩充样本数量,然后用PCA降维并提取人脸图像的特征.对提取的特征用BEM算法学习该类样本的概率密度分布参数,构建贝叶斯混合网络分类器.该方法可以有效地解决统计学习方法中样本数量不足问题,提高小样本人脸识别方法的识别率,同样可以运用于模式识别中其它对象识别.实验表明,该方法能提高小样本人脸识别率,有实际应用价值.
研究瞭人臉識彆方法.在傳統的"特徵臉"方法基礎上,提齣瞭一種基于貝葉斯方法的小樣本人臉識彆方法.該方法對于經過預處理的標準人臉圖像,通過原型臉創建虛擬樣本,擴充樣本數量,然後用PCA降維併提取人臉圖像的特徵.對提取的特徵用BEM算法學習該類樣本的概率密度分佈參數,構建貝葉斯混閤網絡分類器.該方法可以有效地解決統計學習方法中樣本數量不足問題,提高小樣本人臉識彆方法的識彆率,同樣可以運用于模式識彆中其它對象識彆.實驗錶明,該方法能提高小樣本人臉識彆率,有實際應用價值.
연구료인검식별방법.재전통적"특정검"방법기출상,제출료일충기우패협사방법적소양본인검식별방법.해방법대우경과예처리적표준인검도상,통과원형검창건허의양본,확충양본수량,연후용PCA강유병제취인검도상적특정.대제취적특정용BEM산법학습해류양본적개솔밀도분포삼수,구건패협사혼합망락분류기.해방법가이유효지해결통계학습방법중양본수량불족문제,제고소양본인검식별방법적식별솔,동양가이운용우모식식별중기타대상식별.실험표명,해방법능제고소양본인검식별솔,유실제응용개치.
