研究目的
为了解决人脸识别中特征提取与识别的不准确和不完整问题。
研究成果
提出的多视角集成学习人脸识别方法结合了多种特征提取与分类技术，在人脸数据库上展现出令人印象深刻的识别准确率。未来工作包括实现算法的并行化以弥补复杂度并进一步缩短运行时间。
研究不足
算法的复杂性以及进一步减少运行时间的需求。
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[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11258卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第三部分）|| 基于多视角的人脸识别
DOI：10.1007/978-3-030-03338-5_11
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
人脸识别是人机交互领域的重要研究方向。为解决特征提取与识别过程中存在的不准确和不完整问题，本文提出一种人脸识别的集成学习方法。该方法融合了多种特征提取技术与分类集成技术：在特征提取阶段采用小波变换和边缘检测进行特征提??；在分类识别阶段使用K近邻（KNN）分类器、小波神经网络（WNN）和支持向量机（SVM）进行初步判别，每个分类器对应一种特征提取方法并构建三种视角的分类体系，最终通过投票策略整合输出结果。实验表明，相比单一分类器，该方法能有效提升识别率。
作者：
Wenhui Shi，Mingyan Jiang
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