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提出了一种基于模糊粗糙集的属性约简方法,对经由PCA处理后的人脸特征进行提取,且使用一种神经网络集成的分类器对约简后的人脸数据进行识别。避免了粗糙集约简处理之前必需的离散化而造成的信息丢失,约简结果能更完整地反映原信息系统的分类能力,提高了识别精度。同时经遗传算法增强,降低了计算复杂性。
基于模糊粗糙集属性约简的人脸识别技术
【摘 要】
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提出了一种基于模糊粗糙集的属性约简方法,对经由PCA处理后的人脸特征进行提取,且使用一种神经网络集成的分类器对约简后的人脸数据进行识别。避免了粗糙集约简处理之前必需
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆邮电大学计算机科学与技术研究所重庆400065,重庆400065
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2006年S2期
【基金项目】
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新世纪大学人才计划(NCET);重庆市自然科学基金资助项目(2005BB2063);重庆市教委科学技术资助项目(050509;060504)
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