【摘 要】
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传统的基于神经网络的人脸识别算法直接从灰度空间获取人脸图像数据,其中含有大量的噪声和冗余信息,降低了识别率且延长了识别时间.提出-种基于稀疏表达和神经网络的人脸识别
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传统的基于神经网络的人脸识别算法直接从灰度空间获取人脸图像数据,其中含有大量的噪声和冗余信息,降低了识别率且延长了识别时间.提出-种基于稀疏表达和神经网络的人脸识别算法首先通过K S V D 算法将样本变换至稀疏空间,然后运用L D A 算法将稀疏编码变换至子空间,最后输至R B F 神经网络进行分类.在0 R L 和Y a le 人脸库上的实验结果表明,该算法比其他算法具有更高的识别率和更快的识别速度,且具有较强的鲁棒性和泛化能力.
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