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基于奇异值分解和小波神经网络的人脸识别

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【作者】 王艳花杨静

【Author】 WANG Yanhua;YANG Jing;College of Information and Computer,Taiyuan University of Technology;Information Center,Taiyuan University of Technology;

【机构】 太原理工大学信息与计算机学院太原理工大学信息中心

【摘要】 针对人脸识别在有遮挡、表情变化和光照变化引起的鲁棒性变差问题,以及传统人工神经网络用于人脸识别时存在的维数灾难问题,提出一种分块奇异值分解和小波神经网络结合的人脸识别算法。首先,将人脸图像进行分块,获得图片局部的奇异值,并将其按一定顺序排列得到人脸的特征向量;然后,运用加入动量项的改进小波神经网络进行人脸图像分类识别;最后,在Matlab环境下利用ORL和YALE人脸图像数据库进行仿真实验,并且在GUI图形用户界面上进行验证。实验结果表明,该算法实现简单,识别率高,对光照、遮挡、表情等变化有很好的鲁棒性,具有很大的使用价值。

【基金】 赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170615)~~
【所属期刊栏目】 计算机科学与应用 (2019年12期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.12.010
  • 【分类号】TP391.41;TP183
  • 【下载频次】93
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