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基於增量學習之人臉辨識研究
(2011) 李昇龍; Sheng-long Li
人臉在生物驗證中是非常重要的特徵，在過去十幾年來，人臉辨識於電腦視覺的研究上也是非常熱門的議題，人臉辨識的技術也廣泛的運用在各方面，例如使用於監視系統或是安全控管系統上。本論文使用了增量學習的方法，設計了一個於課堂環境中可以自動辨識學生的一個點名系統，由於學生的造型在每一次的上課中會與之前有些微的變化，因此在辨識的同時，將這些新的影像加入原有的訓練資料中訓練，對於後續所訓練出的人臉模型將會越來越好。在論文中，我們使用了二維線性鑑別法(2DLDA)作為人臉訓練及辨識所用的分類器，並且使用了影片辨識上常用的投票，以及課堂所能利用的互斥資訊來提升辨識率；在增量學習上，也提出了一個驗證方式由測試影像中選擇出適當的影像重新訓練，並且進行了許多實驗來評估增量學習使用於人臉辨識上的效能。