【摘 要】
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基于PCA和BP神经网络的人脸识别方法是针对PCA方法中存在的高维数问题和它对未训练过的样本识别率低的缺点而提出的。该方法在预处理的基础上,利用粗糙集对PCA降维处理后的人脸特征进行约简,提取其中分类能力强的特征,实现在识别精度不变的情况下,有效的去除冗余信息;然后将约简后的属性输入到神经网络进行规则提取,利用神经网络非线性映射和并行处理的特点,增强对人脸图像识别的泛化能力。实验证明,使用该方法在
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基于PCA和BP神经网络的人脸识别方法是针对PCA方法中存在的高维数问题和它对未训练过的样本识别率低的缺点而提出的。该方法在预处理的基础上,利用粗糙集对PCA降维处理后的人脸特征进行约简,提取其中分类能力强的特征,实现在识别精度不变的情况下,有效的去除冗余信息;然后将约简后的属性输入到神经网络进行规则提取,利用神经网络非线性映射和并行处理的特点,增强对人脸图像识别的泛化能力。实验证明,使用该方法在识别率上有一定的提高。
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