基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法

被引：17

作者：

白雪飞 ^{[1
]}

李茹 ^{[2
]}

机构：

[1] 山西大学计算机与信息技术学院

[2] 计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室

来源：

关键词：

二维主成分分析; RBF神经网络; 人脸识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

采用2DPCA方法提取人脸图像的特征值,通过RBF神经网络进行训练和识别,提出一种基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法,并将此方法应用于ORL人脸库。实验结果表明,该方法不仅具有较好的人脸图像识别能力,而且能明显缩短识别算法的运行时间。

引用

页码：200 / 203

页数：4

共 4 条

[1]

朱树先 ;

张仁杰 .

[2]

何国辉 ;

甘俊英 .

[3]

王勇 ;

李建彬 ;

胡德文 ;

郑辉 .

[4]

陈伏兵 ;

陈秀宏 ;

高秀梅 ;

杨静宇 .