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利用类间的散布矩阵,寻找特征脸子空间,让每一类在子空间中散布得更开;然后结合BP神经网络学习能力强、分类能力强的优点,利用它实现分类器.具体是将所有的样本投影到特征脸子空间中,并将每一个样本得到的特征系数作为BP神经网络的输入.实验证明,这种方法是有效的.
基于特征脸和BP神经网络的人脸识别
【摘 要】
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利用类间的散布矩阵,寻找特征脸子空间,让每一类在子空间中散布得更开;然后结合BP神经网络学习能力强、分类能力强的优点,利用它实现分类器.具体是将所有的样本投影到特征脸
【机 构】
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四川大学
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2005年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60272095)
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