【摘 要】
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基于特征融合和神经网络构建了一个完整的人脸识别系统。首先使用广义K-L变换对人脸的自组织特征和形状特征进行融合;然后使用UDT(UncorrelatedDiscriminantTransform)对融合后的特征进行变换,以获得最优鉴别矢量;最后使用多层感知器作为分类器。仿真结果证明了该方法的有效性。
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基于特征融合和神经网络构建了一个完整的人脸识别系统。首先使用广义K-L变换对人脸的自组织特征和形状特征进行融合;然后使用UDT(UncorrelatedDiscriminantTransform)对融合后的特征进行变换,以获得最优鉴别矢量;最后使用多层感知器作为分类器。仿真结果证明了该方法的有效性。
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