【摘 要】
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针对传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和BP(Back Propagation)神经网络的人脸识别算法运算维数高、容易出现震荡而导致识别率低等问题,提出了一种基于拉普拉斯金
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院,伊利诺伊理工大学阿默工程学院
【基金项目】
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陕西省科技厅自然科学基础研究计划项目(2014JM8329);咸阳市科技计划项目(2011K07-03);陕西科技大学博士科研启动基金项目(BJ10-10);陕西省教育厅专项科研计划项目(14JK1092)
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针对传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和BP(Back Propagation)神经网络的人脸识别算法运算维数高、容易出现震荡而导致识别率低等问题,提出了一种基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法,该算法首先通过对人脸图像进行拉普拉斯金字塔降维处理,在降维的同时保持了人脸图像的细节,然后用PCA进行特征提取,最后通过BP神经网络分类器进行人脸识别.利用ORL人脸图像数据库进行仿真实验,结果表明,该算法识别率较高.
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