基于GSLPP特征提取算法和多分類器融合的人臉識別方法研究.pdf

1、浙江師范大學碩士學位論文基于GSLPP特征提取算法和多分類器融合的人臉識別方法研究姓名：梁萬杰申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機軟件與理論指導教師：趙建民20090603征提取方面具有較好的效果。(2)在人臉識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分類器以串聯(lián)的方式構建一個二級融合的分類器。如果將多種不同的分類器以某種方式進行組合，就有可能在總體上取得比單一分類器更好的分類效果。基于此觀點，本文提出了一種將最近鄰特征線

2、分類器與支持向量機分類器進行二級融合的分類器設計方法。利用該融合分類器分類時，先采用最近鄰特征線分類器進行第一級分類，若結果大于設定的閾值，則拒識，否則，轉入后級分類器，用支持向量機分類器進行精確分類。該多分類器融合方法不僅充分利用了支持向量機分類器識別率高和最近鄰特征線分類器速度快的優(yōu)點，而且還利用最近鄰特征線分類器的結果指導支持向量機分類器的訓練和測試，從總體上提高了分類的精度。應用上述方法，結合FERET人臉圖像庫和JDL人臉數(shù)據(jù)