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提出了一种基于改进的奇异值和遗传算法的人脸识别方法.首先对预处理后的人脸图像进行改进的奇异值特征提取.应用遗传算法并行搜索选择满足最小类间欧式距离的类别特征.最后运用选择特征子集来训练BP神经网络作为分类器.实验结果表明:该方法的识别率及平均检测时间均优于普通方法.
基于改进的奇异值和遗传算法的人脸识别研究
【摘 要】
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提出了一种基于改进的奇异值和遗传算法的人脸识别方法.首先对预处理后的人脸图像进行改进的奇异值特征提取.应用遗传算法并行搜索选择满足最小类间欧式距离的类别特征.最后运用选择特征子集来训练BP神经网络作为分类器.实验结果表明:该方法的识别率及平均检测时间均优于普通方法.
【机 构】
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南京信息职业技术学院机电分院,解放军理工大学气象学院
【出 处】
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郑州大学学报(工学版)
【发表日期】
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2010年04期
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