【摘 要】
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该文是作者于攻读硕士学位期间在人面识别,图像处理,神经网络等方面研究和实践工作的总结.人面的自动识别在模式识别研究中具有重要的理论和实践意义.人面中眼区的特征抽取是
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该文是作者于攻读硕士学位期间在人面识别,图像处理,神经网络等方面研究和实践工作的总结.人面的自动识别在模式识别研究中具有重要的理论和实践意义.人面中眼区的特征抽取是人面识别的重要组成部分.该文介绍了人面中眼区的特征抽取方法,它能够自动精确定位人面图像中眼区的位置,并抽取其微观和宏观特征.该文讨论了人面图像眼区的预处理,眼睛的定位以及特征抽取方面的一些问题.另外,还从模式识别的观点出发,利用PLD对传统的前馈神经网络的机理进行讨论,指出前馈神经网络的第一隐层的神经元提供了一组超平面对模式空间进行划分.第一隐层之后的各层的作用是把划分的子空间重新组织以满足分类的需要.并给出了相应的算法和例子.
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