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基于图像分割的集成人脸识别方法属于图像处理领域。由于人脸图像受到关照、表情、姿态的影响，一直没有得到较好的人脸识别效果。在机器学习领域，弱学习定理指出，只要能够找到比随机猜测略好的弱学习方法，就可以通过一定的方法构造出任意精度的强学习算法。本发明据“三庭五眼”理论，将人脸图像分成15部分，将15部分人脸特征作为属性Bagging(Attribute Bagging, AB)中的属性集合，通过属性集的有放回抽样来构建训练样本集，从而完成基分类器的训练，最终利用1NN方法进行分类识别。通过在Yale、YaleB数据库上验证了该方法的有效性与可行性。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201310084411.9
Filing Date： 2013-03-17
Publication Date： 2013-08-21
Pub. No.： CN103258186A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 驳回
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