【摘 要】
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Gabor小波网络能很好地提取图像特征和进行图像表达,本文提出将瞳孔位置信息引入到Gabor小波网络的人脸特征提取中以提高提取效率。该瞳孔位置信息用于两个方面,一是在网络优
【基金项目】
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国家自然科学基金(No．60472033);国家973重点基础研究发展规划(No．2004CB318005);教育部博士点基金(No．20030004023)
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Gabor小波网络能很好地提取图像特征和进行图像表达,本文提出将瞳孔位置信息引入到Gabor小波网络的人脸特征提取中以提高提取效率。该瞳孔位置信息用于两个方面,一是在网络优化时利用瞳孔位置构造T形的小波初始位置分布,使得在小波数目一定的情况下识别信息的提取更高效;二是在小波网络的参数再确定时由瞳孔位置提供定位信息从而大大简化求参步骤。本文采用Gabor小波网络提取出人脸特征后再用核联想记忆法进行分类。实验结果表明,瞳孔位置的利用提高了人脸特征提取的效率;此外,与欧氏距离、归一化互相关和最近特征线(NFL)这些方法相比,核联想记忆法具有更好的识别率。
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