【摘 要】
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针对仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够信息的不足,提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和灰色关联分析进行人脸识别的方法。该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行,而是在人脸的不同区域进行奇异值分解以提取更丰富的信息和克服小样本效应。在识别阶段,对待识别人脸,计算其与各人脸样本的隶属度,最后作出判别。该方法与传统方法在ORL与AR人脸库上进行的对比实验结果表明,该方法不仅提高了识别
【机 构】
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河南工业大学信息科学与工程学院,武汉大学电子信息学院
【基金项目】
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国家博士基金资助项目（2007BS053）
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针对仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够信息的不足,提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和灰色关联分析进行人脸识别的方法。该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行,而是在人脸的不同区域进行奇异值分解以提取更丰富的信息和克服小样本效应。在识别阶段,对待识别人脸,计算其与各人脸样本的隶属度,最后作出判别。该方法与传统方法在ORL与AR人脸库上进行的对比实验结果表明,该方法不仅提高了识别率,且对人脸姿态变化与部分遮挡也具有一定的鲁棒性。
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研究了划分测试中划分方案确定情形下,如何在各个子域中合理选择测试用例问题。在充分利用测试者对待测软件导致错误输入分布信息了解的基础上,提出了一种基于风险决策的测试用例选择模型,给出测试用例选择的期望风险准则,并证明了该方法选择的测试用例集具有较高的缺陷检测能力。最后采用蒙特卡罗方法进行仿真模拟,结果表明该方法明显优于划分测试用例的其他选择策略。
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