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基于BP神经网络的人脸识别后续分类算法
被引量：
6
1
作者
温洲
邵晓巍
龚德仁
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第A02期133-136,共4页
采用BP神经网络(BPNN)对人脸识别进行分类。为了准确地将BP网络输出特征量进行特征归类划分,采用3种不同的后续分类方法将得到的待辨识数据进行特征归类和人脸识别:第一种方法是常用的根据输出向量的最大分量值辨别法;第二种是基于各分...
采用BP神经网络(BPNN)对人脸识别进行分类。为了准确地将BP网络输出特征量进行特征归类划分,采用3种不同的后续分类方法将得到的待辨识数据进行特征归类和人脸识别:第一种方法是常用的根据输出向量的最大分量值辨别法;第二种是基于各分量值的门限阈值归类法;第三种是基于N维向量空间的中心区域分类法。实验表明,后两种方法在全局环境人脸识别中可行且有效,并在ATR人脸库仿真实验中,错误辨识率可低至2.2%,拒绝准确率可达到93.21%。
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关键词
BP神经网络
人脸识别
后续分类
阈值
向量空间
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题名
基于BP神经网络的人脸识别后续分类算法
被引量：
6
1
作者
温洲
邵晓巍
龚德仁
机构
上海交通大学航空航天学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第A02期133-136,共4页
文摘
采用BP神经网络(BPNN)对人脸识别进行分类。为了准确地将BP网络输出特征量进行特征归类划分,采用3种不同的后续分类方法将得到的待辨识数据进行特征归类和人脸识别:第一种方法是常用的根据输出向量的最大分量值辨别法;第二种是基于各分量值的门限阈值归类法;第三种是基于N维向量空间的中心区域分类法。实验表明,后两种方法在全局环境人脸识别中可行且有效,并在ATR人脸库仿真实验中,错误辨识率可低至2.2%,拒绝准确率可达到93.21%。
关键词
BP神经网络
人脸识别
后续分类
阈值
向量空间
Keywords
Back-Propagation Neural Network（BPNN）
face recognition
fellow-up classification
threshold
vector-space
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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出处
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被引量
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1
基于BP神经网络的人脸识别后续分类算法
温洲
邵晓巍
龚德仁
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011
6
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