【摘 要】
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提出了一种对相似度空间进行寻优的新方法,以提高开集人脸识别的准确率。该方法首先将开集识别问题转化为二分类问题,然后引入寻优方法寻找分割相似度空间的最优超平面,该超
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提出了一种对相似度空间进行寻优的新方法,以提高开集人脸识别的准确率。该方法首先将开集识别问题转化为二分类问题,然后引入寻优方法寻找分割相似度空间的最优超平面,该超平面能够将相似度空间分割为接受空间和拒绝空间两部分。在判别过程中,利用相似度向量在空间中的位置判断样本是否为已知类。由于利用了相似度空间中向量分布的信息,训练出的特征具有更强的分类能力。通过不同人脸库的实验表明,相对于传统的方法,本文所提的方法能显著地提高开集识别的准确率。
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