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提出了独立成分分析和BP神经网络相结合的人脸识别方法。首先对人脸图像进行小波分解,提取人脸图像的低频子带图像,然后用独立成分分析方法对低频子带图像进行特征提取,并用改进的BP神经网络对所提取的人脸特征进行分类识别。在AR人脸图像库中进行的实验表明,此方法取得了较高的识别率。
基于ICA与BP神经网络相结合的人脸识别研究
【摘 要】
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提出了独立成分分析和BP神经网络相结合的人脸识别方法。首先对人脸图像进行小波分解,提取人脸图像的低频子带图像,然后用独立成分分析方法对低频子带图像进行特征提取,并用改进的BP神经网络对所提取的人脸特征进行分类识别。在AR人脸图像库中进行的实验表明,此方法取得了较高的识别率。
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,山东大学信息科学与工程学院
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2006年02期
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