计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2012年
24期
166-170
,共5页
特征选择%过滤式方法%封装式方法%Fisher Score判据%人脸识别%降维
特徵選擇%過濾式方法%封裝式方法%Fisher Score判據%人臉識彆%降維
특정선택%과려식방법%봉장식방법%Fisher Score판거%인검식별%강유
已有特征选择算法不能有效降低特征维数,且稳定性较低.为此,提出一种融合过滤和封装方式的特征选择算法.在封装式算法中,设计能保持图像之间拓扑结构的特征选择判据,在过滤式算法中,以Fisher Score为判据,采用单独最优的特征搜索策略.实验结果表明,将算法应用于人脸识别中,能提高识别率,降低特征维数,且具有较好的稳定性.
已有特徵選擇算法不能有效降低特徵維數,且穩定性較低.為此,提齣一種融閤過濾和封裝方式的特徵選擇算法.在封裝式算法中,設計能保持圖像之間拓撲結構的特徵選擇判據,在過濾式算法中,以Fisher Score為判據,採用單獨最優的特徵搜索策略.實驗結果錶明,將算法應用于人臉識彆中,能提高識彆率,降低特徵維數,且具有較好的穩定性.
이유특정선택산법불능유효강저특정유수,차은정성교저.위차,제출일충융합과려화봉장방식적특정선택산법.재봉장식산법중,설계능보지도상지간탁복결구적특정선택판거,재과려식산법중,이Fisher Score위판거,채용단독최우적특정수색책략.실험결과표명,장산법응용우인검식별중,능제고식별솔,강저특정유수,차구유교호적은정성.
