基于简化脉冲耦合神经网络的人脸识别

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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(S-OTS)。然后通过图像几何变换和振荡频图,分析了X-OTS(OTS、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。
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