关键词中包括 face recognition 的文章

1 面向局部线性回归分类器的判别分析方法 朱换荣, 郑智超, 孙怀江 2019年05期 [959－965][摘要](397)[pdf 4330KB](229) DOI:10.11992/tis.201808007

2 结构化加权稀疏低秩恢复算法在人脸识别中的应用 吴小艺, 吴小俊 2019年03期 [455－463][摘要](449)[pdf 1109KB](369) DOI:10.11992/tis.201711026

3 一种新融合算法的维吾尔族人脸识别 伊力哈木·亚尔买买提 2018年03期 [431－436][摘要](763)[pdf 1054KB](613) DOI:10.11992/tis.201710014

4 基于正交Log-Gabor滤波二值模式的人脸识别算法 杨恢先, 付宇, 曾金芳, 徐唱 2019年02期 [330－337][摘要](463)[pdf 1654KB](286) DOI:10.11992/tis.201708015

5 基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别 冯小荣, 惠康华, 柳振东 2018年05期 [769－775][摘要](876)[pdf 1374KB](892) DOI:10.11992/tis.201706052

6 双差值局部方向模式的人脸识别 杨恢先1, 刘建1, 张孟娟1, 周彤彤2 2018年05期 [751－759][摘要](615)[pdf 2419KB](300) DOI:10.11992/tis.201706032

7 人脸识别背后的数据清理问题研究 夏洋洋1, 龚勋1, 洪西进1,2 2017年05期 [616－623][摘要](1637)[pdf 2061KB](2644) DOI:10.11992/tis.201706025

8 基于加权边缘弱化引导滤波的人脸光照补偿 余拓, 陈莹 2018年03期 [373－379][摘要](763)[pdf 1290KB](459) DOI:10.11992/tis.201612011

9 基于深度学习特征的稀疏表示的人脸识别方法 马晓1,2, 张番栋1,2, 封举富1,2 2016年3期 [279－286][摘要](3310)[pdf 2882KB](3151) DOI:10.11992/tis.201603026

10 一种特征加权融合人脸识别方法 孙劲光1,2, 孟凡宇2 2015年6期 [912－920][摘要](1918)[pdf 741KB](1006) DOI:10.11992/tis.201509025

11 深度信念网络的二代身份证异构人脸核实算法 张媛媛, 霍静, 杨婉琪, 高阳, 史颖欢 2015年02期 [193－200][摘要](2492)[pdf 1166KB](1146) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201405060

12 一种基于特征匹配的人脸配准判断方法 阮晓虎, 李卫军, 覃鸿, 董肖莉, 张丽萍 2015年01期 [12－19][摘要](1137)[pdf 905KB](956) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201312064

13 一种基于非残差估计线性表示模型的人脸识别 刘训利1, 龚勋1, 王国胤1,2 2014年03期 [285－291][摘要](944)[pdf 1264KB](546) DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201309065

14 使用稀疏约束非负矩阵分解算法的跨年龄人脸识别 杜吉祥，翟传敏，叶永青 2012年03期 [271－277][摘要](2238)[pdf 641KB](854) DOI:

15 SPCA参数对单样本人脸识别效果影响分析 王科俊，邹国锋，张洁 2011年06期 [531－538][摘要](2260)[pdf 1125KB](799) DOI:

16 The local quotient image method—an iuumination preproassing method for face recogaition 2010年04期 [372－375][摘要](1719)[pdf 435KB](1118) DOI:

17 多技术合力的人脸识别系统设计 苏光大 2009年06期 [471－474][摘要](2904)[pdf 588KB](1482) DOI:doi:10.3969/j.issn.1673-4785.2009.06.001

18 一种局部加权的二维主成分分析算法及其在人脸识别中的应用 金一, 阮秋琦 2007年03期 [25－29][摘要](2681)[pdf 270KB](1450) DOI: