基于RBF神经网络的人脸识别研究

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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.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/71135X/201107/35174559.html

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关键词：神经网络 人脸识别 RBF 神经网 Fisher 人脸识别 特征提取 主成分分析 FISHER线性鉴别 RBF神经网络