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基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸识别算法研究
被引量：
2
1
作者
何正风
孙亚民
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期566-569,共4页
提出一种基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸特征提取与识别方法,来解决人脸识别中的高维、小样本问题。该方法采用奇异值分解、奇异值降维压缩、奇异值矢量标准化和奇异值矢量排序,最后得到用于识别的奇异值特征矢量。运用基于...
提出一种基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸特征提取与识别方法,来解决人脸识别中的高维、小样本问题。该方法采用奇异值分解、奇异值降维压缩、奇异值矢量标准化和奇异值矢量排序,最后得到用于识别的奇异值特征矢量。运用基于径向基函数神经网络分类器进行人脸分类识别。在ORL数据库上进行实验和数据分析表明,该方法无论是在分类的错误率上还是在学习的效率上都能表现出极好的性能。
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关键词
RBF神经网络
奇异值分解
特征提取
人脸识别
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职称材料
基于神经网络和主元分析的人脸识别算法
2
作者
何正风
孙亚民
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第19期175-178,共4页
针对高维、小样本的分类问题,提出2个重要的准则,用于估计RBF单元的初始宽度。采用主成分分析方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数,用Fisher线性判别式产生一组最具判别性的特征,使不同类间的训练数据尽可能地分开,而同一类的...
针对高维、小样本的分类问题,提出2个重要的准则,用于估计RBF单元的初始宽度。采用主成分分析方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数,用Fisher线性判别式产生一组最具判别性的特征,使不同类间的训练数据尽可能地分开,而同一类的样本尽可能地靠近。实验结果证明,该算法在分类的错误率及学习的效率上都表现出较好的性能。
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关键词
人脸检测
特征提取
人脸识别
聚类算法
神经网络
主元分析
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职称材料
题名
基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸识别算法研究
被引量：
2
1
作者
何正风
孙亚民
机构
佛山科学技术学院基础教育系
南京理工大学计算机
科学
与
技术
学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第B06期566-569,共4页
基金
广东省自然科学基金(S2011020002719
10152800001000016)资助
文摘
提出一种基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸特征提取与识别方法,来解决人脸识别中的高维、小样本问题。该方法采用奇异值分解、奇异值降维压缩、奇异值矢量标准化和奇异值矢量排序,最后得到用于识别的奇异值特征矢量。运用基于径向基函数神经网络分类器进行人脸分类识别。在ORL数据库上进行实验和数据分析表明,该方法无论是在分类的错误率上还是在学习的效率上都能表现出极好的性能。
关键词
RBF神经网络
奇异值分解
特征提取
人脸识别
Keywords
Radial basis function neural network； Singular value decomposition； Feature extraction； Face recognition
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于神经网络和主元分析的人脸识别算法
2
作者
何正风
孙亚民
机构
佛山科学技术学院基础教育系
南京理工大学计算机
科学
与
技术
学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第19期175-178,共4页
基金
广东省自然科学基金资助项目(S2011020002719
10152800001000016)
文摘
针对高维、小样本的分类问题,提出2个重要的准则,用于估计RBF单元的初始宽度。采用主成分分析方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数,用Fisher线性判别式产生一组最具判别性的特征,使不同类间的训练数据尽可能地分开,而同一类的样本尽可能地靠近。实验结果证明,该算法在分类的错误率及学习的效率上都表现出较好的性能。
关键词
人脸检测
特征提取
人脸识别
聚类算法
神经网络
主元分析
Keywords
face detection
feature extraction
face recognition
clustering algorithm
neural network
principal component analysis
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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1
基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸识别算法研究
何正风
孙亚民
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
2
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职称材料
2
基于神经网络和主元分析的人脸识别算法
何正风
孙亚民
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
0
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