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首先分别对人耳和侧面人脸建立基于全空间线性判别分析(FSLDA)的分类器;然后采用贝叶斯决策理论中常见的积、和、中值多分类器融合算法,并对投票算法进行了改进。实验结果表明,与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,人耳和侧面人脸融合的多模态识别率得到提高,并扩大了识别范围。
人耳和侧面人脸融合的多模态身份识别
【摘 要】
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首先分别对人耳和侧面人脸建立基于全空间线性判别分析(FSLDA)的分类器;然后采用贝叶斯决策理论中常见的积、和、中值多分类器融合算法,并对投票算法进行了改进。实验结果表
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院自动化系
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2007年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60573058)
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