基于GSLPP特征提取算法和多分類器融合的人臉識(shí)別方法研究.pdf

1、浙江師范大學(xué)碩士學(xué)位論文基于GSLPP特征提取算法和多分類器融合的人臉識(shí)別方法研究姓名：梁萬(wàn)杰申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：趙建民20090603征提取方面具有較好的效果。(2)在人臉識(shí)別的人臉特征分類階段，本文提出最近鄰特征線分類器與支持向量機(jī)分類器以串聯(lián)的方式構(gòu)建一個(gè)二級(jí)融合的分類器。如果將多種不同的分類器以某種方式進(jìn)行組合，就有可能在總體上取得比單一分類器更好的分類效果?；诖擞^點(diǎn)，本文提出了一種將最近鄰特征線

2、分類器與支持向量機(jī)分類器進(jìn)行二級(jí)融合的分類器設(shè)計(jì)方法。利用該融合分類器分類時(shí)，先采用最近鄰特征線分類器進(jìn)行第一級(jí)分類，若結(jié)果大于設(shè)定的閾值，則拒識(shí)，否則，轉(zhuǎn)入后級(jí)分類器，用支持向量機(jī)分類器進(jìn)行精確分類。該多分類器融合方法不僅充分利用了支持向量機(jī)分類器識(shí)別率高和最近鄰特征線分類器速度快的優(yōu)點(diǎn)，而且還利用最近鄰特征線分類器的結(jié)果指導(dǎo)支持向量機(jī)分類器的訓(xùn)練和測(cè)試，從總體上提高了分類的精度。應(yīng)用上述方法，結(jié)合FERET人臉圖像庫(kù)和JDL人臉數(shù)據(jù)