基于核主元分析和神经网络的多视角人脸识别

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中文摘要：多视角人脸识别是模式识别中的一个十分重要的课题,本文提出了基于内核主元分析和神经网络的多视角人脸分析与识别方法.首先对各个视角的人脸图像用内核主元分析法(KPCA)提取特征向量,然后用BP人工神经网络进行训练和识别.本算法将KPCA优化的特征提取与神经网络的自适应性相结合,取得了较高的识别率和优良的抗噪声性能.实验结果表明本文所提出的算法是准确有效的.

作者：

赵忠惠、杨冬、史东承、王鑫

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作者单位：

长春工业大学,计算机科学与工程学院,130012

关键词：

多视角人脸识别特征向量内核主元分析神经网络模式识别

主办单位：

中国图象图形学学会

中国体视学学会

中国航空学会

中国生物医学工程学会

陕西省生物医学工程学会

会议名称：

第四届信号与信息处理联合学术会议

会议时间：

2005-07-01

会议地点：

湖南张家界

会议母体文献：

信号与信息处理技术

页码：

302-305

出版时间：

2005