【摘 要】
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首先提出BP神经网络在人脸验证上的应用方法,并在Cs_PCA方法的基础之上,提出一种"Cs_PCA+塔式神经网络"的人脸验证新模型(Cs_塔式).传统的神经网络受到输入样本维数大小的限
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首先提出BP神经网络在人脸验证上的应用方法,并在Cs_PCA方法的基础之上,提出一种"Cs_PCA+塔式神经网络"的人脸验证新模型(Cs_塔式).传统的神经网络受到输入样本维数大小的限制,必须经过各种降维处理才能加以训练,受各种降维方法的限制,在降维过程中会丢失相应的数据信息,因此验证效果受到影响.针对此种情况提出了Cs_塔式方法,利用同样的方法,普通BP网在Cs_PCA基础上,利用PCA方法降维构成Cs_BP模型,并且遵照LAUSANNE协议在ORL人脸库上与Cs_塔式模型进行了比较.结果表明,塔式网络有着更好的验证效果.
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