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针对人脸识别问题,因人脸图像具多姿态性、实际样本少等特性,且传统识别方法存在信息利用率低、分类过程繁琐等缺陷。为提高人脸识别精度并简化模型,提出了一种新的多人脸样本互作转换方法,将同时识别多个人脸的多分类问题简化为简单二分类问题,进行统一建模,充分利用图像信息,并基于可交换核函数消除互作样本中因初始样本排列顺序不同带来的影响,然后对产生的新特征进行非线性筛选,最后以简单投票策略对独立测试样本进行类别校正。基于ORL人脸数据库进行仿真,独立测试样本识别准确率高于95%,明显高于参比模型。实验结果表明,