阈值控制下的融合股权多示例人脸鉴别技术

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多示例学习在区域图像检索中取得较好效果.其一票通过制在人脸鉴别中易导致误判,因五官之一相似,甚至都相似,两幅人脸仍可能不同.为适应特殊场景,提出股权多示例学习概念,某示例类在实验库中有不同股权,训练集特性可近似代表实验库特性;不同类示例的判别结果按示例类股权配比后,形成包的类别归属.其次引入整体特性作为特殊示例进行特征融合,引入整体示例股权阈值控制配比,防止五官类似而整体不同的情况;通过股权阈值选优提升识别率.在ORL和FERET图像集上进行的对比实验表明,该算法分类准确性优于传统算法.
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