Gabor滤波和蚁群优化BP神经网络的人脸识别

被引：4

作者：

张乾燕 ^{[1
]}

梁量 ^{[2
]}

机构：

[1] 宿迁学院计算机系

[2] 南京大学计算机科学与技术系

来源：

湖南科技大学学报(自然科学版) | 2012年 / 27卷 / 04期

关键词：

Gabor滤波器; 蚁群算法; 主成分分析; 人脸识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

研究了使用Gabor滤波和PCA主成分分析法来实现人脸特征提取并使用蚁群优化BP神经网络进行人脸识别的方法.首先,使用Gabor滤波器对预处理后的图像生成不同尺度和方向下的特征向量,然后使用PCA主成分分析法对特征向量进行压缩,为了提高BP神经网络对表情的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的各参数,最后使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别.仿真实验表明文中的方法能有效地实现对人脸表情进行分类,且较其他方法具有更高的识别率.

引用

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页数：4

共 6 条

[1] 基于BP神经网络的人脸识别后续分类算法 [J].