首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于贝叶斯优化算法的脸面特征向量子集选择
引用本文:郭卫锋,林亚平,罗光平.基于贝叶斯优化算法的脸面特征向量子集选择[J].计算机科学,2002,29(12):162-163.
作者姓名:郭卫锋  林亚平  罗光平
作者单位:湖南大学计算机系,长沙,410082
基金项目:国家教育部科学技术重点研究项目(99092)
摘    要:1 引言近年来,人脸识别作为图像分析和理解最成功的应用之一,受到研究人员广泛的关注。脸部特征抽取选择是人脸识别关键问题之一。现有的脸面特征抽取主要有两类,一类是基于局部几何特征的系统,一类是基于整体模版匹配的系统。在基于局部几何特征的系统中,通过检测眼睛,鼻子,嘴等面部特征和它们之间的相互关系(距离,面积,角度)来描述脸面。这种方法可以有效降低数据量,但是目前脸面特征的检测和测量技术还不能满足这种方法的要求。基于整体模

关 键 词:人脸识别  脸面特征向量子集选择  贝叶斯优化算法  图像分析  图像理解  计算机

Eigenvector Subset Selection Using Bayesian Optimization Algorithm
Abstract:Eigenvector subset selection is the key to face recognition. In this paper ,we propose ESS-BOA, a newrandomized, population-based evolutionary algorithm which deals with the Eigenvector Subset Selection (ESS)prob-lem on face recognition application. In ESS-BOA ,the ESS problem, stated as a search problem ,uses the BayesianOptimization Algorithm (BOA) as searching engine and the distance degree as the object function to select eigenvec-tor. Experimental results show that ESS-BOA outperforms the traditional the eigenface selection algorithm.
Keywords:Eigenvector subset selection  Face recognition  Distance degree  Bayesian optimization algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机科学》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机科学》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号