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Face recognition based on linear classifiers combination

机译:基于线性分类器组合的人脸识别

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摘要

In this paper, an approach that uses a combination of linear classifiers is applied to face recognition. We propose a novel criterion for the combination, the maximum complementariness criterion, which is used to construct the fitness function for a genetic algorithm (GA). A GA is then used to generate the rational weights for the classifiers. Experiments show that our approach can successfully improve the performance of the classification for face recognition using the commonly used Fisherface features.
机译:本文将结合线性分类器的方法应用于人脸识别。我们提出了一种新的组合准则,即最大互补准则,该准则用于构建遗传算法(GA)的适应度函数。然后,使用GA生成分类器的合理权重。实验表明,我们的方法可以使用常用的Fisherface功能成功地提高分类的性能,以进行人脸识别。

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