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基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法
1
作者
邵天双
金丽华
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第3期227-230,共4页
提出基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法。通过图像的预处理改善了图像的质量,提高了图像的亮度和对比度,降低了图像的维度,然后利用二维主成分分析方法进行人脸关键特征的提取,并将该特征作为神经网络的输入,用改进的神经网络...
提出基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法。通过图像的预处理改善了图像的质量,提高了图像的亮度和对比度,降低了图像的维度,然后利用二维主成分分析方法进行人脸关键特征的提取,并将该特征作为神经网络的输入,用改进的神经网络作为分类器,并通过实验证明了算法的有效性和可行性。
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关键词
人脸识别
神经网络
二维主成分分析
小波变换
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职称材料
题名
基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法
1
作者
邵天双
金丽华
机构
哈尔滨工业大学深圳研究生院机械工程与自动化学科部
国家测绘局第二测量大队
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第3期227-230,共4页
文摘
提出基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法。通过图像的预处理改善了图像的质量,提高了图像的亮度和对比度,降低了图像的维度,然后利用二维主成分分析方法进行人脸关键特征的提取,并将该特征作为神经网络的输入,用改进的神经网络作为分类器,并通过实验证明了算法的有效性和可行性。
关键词
人脸识别
神经网络
二维主成分分析
小波变换
Keywords
Face recognition Neural network Two-dimensional principal component analysis（2DPCA） Wavelet transform
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法
邵天双
金丽华
《计算机应用与软件》
CSCD
2011
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