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结合Bi-2 DPCA和多权值神经网络的人脸识别方法

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 2次 | 上传用户：hxt

【摘 要】

：

由于采用主成分分析方法进行人脸识别容易受光照、脸部变形和旋转等因素的影响,对此提出了一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA,bilateral two-dimensional principal component analysis)和多权值函数神经网络的人脸识别方法.该人脸识别方法首先采用Bi-2DPCA方法对人脸图像进行压缩并提取其特征向量,然后将提取到的特征向量作为多权值函数神经网络的

【作 者】

：

林克正 孙一迪 林璇玑 李慧 李骜 

【机 构】

：

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

【出 处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2017年09期

【关键词】

：

多权值函数 BP神经网络 双向二维主成分分析 特征系数词 

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由于采用主成分分析方法进行人脸识别容易受光照、脸部变形和旋转等因素的影响,对此提出了一种基于双向二维主成分分析(Bi-2DPCA,bilateral two-dimensional principal component analysis)和多权值函数神经网络的人脸识别方法.该人脸识别方法首先采用Bi-2DPCA方法对人脸图像进行压缩并提取其特征向量,然后将提取到的特征向量作为多权值函数神经网络的输入对神经网络进行训练,通过训练进而得到人脸图像的类间判别信息,最后进行人脸识别.在ORL标准人脸库上与

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