基于奇异熵和随机森林的人脸识别

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提出了一种基于奇异熵与随机森林的人脸识别方法。该方法以奇异熵来描述人脸特征。首先在整个人脸图上进行奇异值分解,应用整体奇异熵提取人脸全局特征。然后将人脸图像分成均匀子块,在各子块中进行奇异值分解,应用局部奇异熵提取人脸局部特征。之后将整体奇异熵和局部奇异熵融合形成最终分类特征。最后通过随机森林分类器对其进行分类。在Yale人脸库上的实验表明,该方法对表情、光照具有鲁棒性,且有较高的识别率和较短的识别时间。
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