基于贝叶斯优化算法的脸面特征向量子集选择 |
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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. |
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作者姓名: | 郭卫锋 林亚平 罗光平 |
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作者单位: | 湖南大学计算机系,长沙,410082 |
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基金项目: | 国家教育部科学技术重点研究项目(99092) |
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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
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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 |
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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. |
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Keywords: | Eigenvector subset selection Face recognition Distance degree Bayesian optimization algorithm |
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