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针对人脸特性,对标准模型的S2层模版提取方法和匹配算法进行改进,并重新定义了C2层特征的平移不变范围,分类器采用简单的多类线性支持向量机(SVM)。对ORL和Yale标准人脸库的分类识别结果表明,改进的模型能高效快速地进行人脸识别,识别率分别达到99.86%和97.23%。
基于生物视觉模型的人脸识别设计
【摘 要】
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针对人脸特性,对标准模型的S2层模版提取方法和匹配算法进行改进,并重新定义了C2层特征的平移不变范围,分类器采用简单的多类线性支持向量机(SVM)。对ORL和Yale标准人脸库的分类识别结果表明,改进的模型能高效快速地进行人脸识别,识别率分别达到99.86%和97.23%。
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院
【出 处】
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电视技术
【发表日期】
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2008年02期
【基金项目】
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河北省教育厅自然科学项目（2004124）
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