基于简化脉冲耦合神经网络的人脸识别

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摘要：基于简化脉冲耦合神经网络（S-PCNN），提出了一种新颖的人脸识别方法。首先通过对神经元振荡特性的分析，将神经元振荡时间序列（OTS）分解为捕获性振荡时间序列（C-OTS）和自激性振荡时间序列（SOTS）。然后通过图像几何变换和振荡频图，分析了X-OTS（0TS、C-OTS和S-OTS）的鉴别特性。最后利用C-OTS＋S-OTS和余弦距离测度给出了人脸识别的系统结构。人脸库中的实验结果验证了所提方法的有效性，显示了它比其它传统算法具有更好的识别性能。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/92817X/201402/48439256.html

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关键词：神经网络 人脸识别 神经网 cqvip 时间序列 简化脉冲耦合神经网络 振荡时间序列 人脸识别