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为了提高数据的分类性能，提出一种集成学习的多分类器动态组合方法(DEA)。该方法在多个UCI标准数据集上进行测试，并与文中使用的基于Adaboost算法训练出的各个成员分类器的分类效果进行比较，证明了...

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Adaboost

·摘　要:提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT＋LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征，利用Fisherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征，然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征，实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库...

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人脸识别方法

·多分类器组合是提高识别效果的一条有效途径’文中提出一种用于多分类器组合的改进贝叶斯规则即首先通过对大量样本的统计获得有关每个分类器识别性能的先验知识将其作为多分类器组合的依据’组合时对每个类设置不同的阈值使组合效果得以改善这些阈值可以通过训练获得’在数字识别中的应用结果表明改进的贝叶斯规则可以使多...

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组合 识别

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