邵、朱红;欧阳、俊林;廖、范;舒华忠 一种基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法。 （中文。英文摘要） Zbl 1340.68113号 J.东南大学，自然科学。 45，第2期，251-255（2015）. 摘要：为了充分利用人脸图像的局部信息，提高现有基于全局特征的彩色人脸识别算法的识别率，提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别方法。在特征提取阶段，使用自适应四元数伪泽尼克矩（AQPZM）来描述图像块的特征。用高阶四元数伪Zernike矩（QPZM）描述熵较大的图像块的特征。相反，使用低阶QPZM来描述熵较小的图像块的特征。在分类阶段，使用集成学习分类器进行识别。不同颜色人脸数据集的实验结果表明，与使用QPZM或四元数二维主成分分析（Q2DPCA）提取全局特征的识别算法相比，当人脸图像受到光照、，面部表情等等。 MSC公司： 68吨10 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T45型 机器视觉和场景理解 关键词：彩色人脸识别;局部特征;四元数伪Zernike矩;集成学习 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Shao}等人，东南大学，自然科学。45，第2号，251--255（2015；Zbl 1340.68113） 全文： DOI程序