基于核主元分析和神经网络的多视角人脸识别

来源 :第四届信号与信息处理联合学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：luther2006

【摘要】

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多视角人脸识别是模式识别中的一个十分重要的课题,本文提出了基于内核主元分析和神经网络的多视角人脸分析与识别方法.首先对各个视角的人脸图像用内核主元分析法(KPCA)提取

【作者】

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赵忠惠;杨冬;史东承;王鑫;

【机构】

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长春工业大学,计算机科学与工程学院,130012

【出处】

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第四届信号与信息处理联合学术会议

【发表日期】

：

2005年期

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多视角人脸识别是模式识别中的一个十分重要的课题,本文提出了基于内核主元分析和神经网络的多视角人脸分析与识别方法.首先对各个视角的人脸图像用内核主元分析法(KPCA)提取特征向量,然后用BP人工神经网络进行训练和识别.本算法将KPCA优化的特征提取与神经网络的自适应性相结合,取得了较高的识别率和优良的抗噪声性能.实验结果表明本文所提出的算法是准确有效的.

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