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高志荣；丁立新；熊成毅；黄波

一种基于多特征融合和线性回归的鲁棒人脸识别方法。 （英语） Zbl 1313.68161号

武汉大学自然科学学院。 19，第4期，323-327（2014）.
摘要：本文提出了一种基于变换域的多特征融合和线性回归的鲁棒人脸识别算法。基于变换域的特征融合可以为识别提供全面的人脸信息，并降低光照和姿态变化的影响。分别采用离散余弦变换和Gabor小波变换提取整体特征和局部特征。然后通过加权和将提取的整体特征和局部特征进行融合。最后将融合后的特征值发送给线性回归分类器进行识别。该算法在AR、ORL和YaleB人脸数据库上进行了评估。实验结果表明，在姿态和表情变化的情况下，该算法比基于单个特征的算法具有更强的鲁棒性。

MSC公司：

68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

整体特征；局部特征；加权融合；人脸识别；线性回归

软件：

AR面；耶鲁脸；ORL面
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Gao}等，武汉理工大学。19，第4号，323--327（2014；Zbl 1313.68161）
全文： 内政部

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