基于RBF神经网络的人脸识别研究
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国家自然科学基金与中国民用航空总局联合资助项目(60776816);; 广东省自然科学重点基金(251064101000005)


Research on face recognition based on RBF neural networks
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    摘要:

    针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题展开研究.围绕人脸特征提取,采用基于主成分分析和Fisher线性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题,同时将人脸图像从高维空间映射到低维空间从而解决了高维问题;在分类识别方面,采用具有很强的非线性映射功能的RBF神经网络进行模式分类,能够解决人脸识别中的非线性问题.在ORL人脸数据库上进行的仿真实验表明,该方法进行人脸识别具有较高的识别率.

    Abstract:

    In this paper,feature extraction and recognition of facial images is studied in order to resolve the highdimension problem,small size samples problem and non-linear separable problem that exist in face recognition technology.The proposed feature extract method based on Principal Component Analysis(PCA) and Fisher s Linear Discriminate(FLD) can solve the small size samples problem and the high-dimension problem by mapping the samples from a high-dimension space to a low-dimension Eigen space.In the recogniti...

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

吴畏, 肖南峰.基于RBF神经网络的人脸识别研究[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2010,(4):307-313
WuWei XiaoNanfeng. Research on face recognition based on RBF neural networks[J]. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2010,(4):307-313

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