【摘 要】
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将BP神经网络用于人脸识别,建立了人脸识别模型,研究了样本采样训练、样本批量训练和样本完整训练三种训练策略对识别率的影响.所设计的识别模型包括图像压缩、图像抽样、输
【机 构】
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五邑大学信息学院,北京航空航天大学电子工程系
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助课题 ( 0 0 0 872 )
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将BP神经网络用于人脸识别,建立了人脸识别模型,研究了样本采样训练、样本批量训练和样本完整训练三种训练策略对识别率的影响.所设计的识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP神经网络与竞争选择处理过程.利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,结果表明,其识别模型在实际应用中是可行的.该模型简单,识别率较高.如将训练策略配合使用,则在提高训练速度和训练效率的同时,也使模型分类性能有了明显提高.
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