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Development of a face recognition system using artificial intelligent techniques based on hybrid feature selection

机译:基于混合特征选择的人工智能技术开发的人脸识别系统

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摘要

This paper introduces a new solution of recognizing human faces in 2-dimensional digital images using a localization of facial parts information (such as eyes, nose, eyebrow, mouth, ears, etc), Pseudo Zernike Moment Invariants (PZMI) as feature, and Radial Basis Function (RBF) neural network as classifier. The proposed method, employs a set of different kind of feature from the face images and projected in each appropriately transform methods in parallel. Then the output of the RBF classifiers are fused together to make a decision. The proposed method can process the recognition and lends itself to higher classification accuracy by providing flexibility in dealing facial features, and not affected by irrelevant information in an image
机译:本文介绍了一种新的解决方案,该方法利用面部部位信息(例如眼睛,鼻子,眉毛,嘴巴,耳朵等)的定位,伪Zernike矩不变量(PZMI)作为特征来识别二维数字图像中的人脸,并且径向基函数(RBF)神经网络作为分类器。所提出的方法采用与面部图像不同的一组特征,并以每种合适的变换方法并行投影。然后,将RBF分类器的输出融合在一起以做出决策。通过提供处理面部特征的灵活性,并且不受图像中无关信息的影响,所提出的方法可以处理识别并使其具有更高的分类精度。

著录项

  • 作者单位
  • 年度 2006
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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