基于改进BP神经网络的人脸识别算法
기우개진BP신경망락적인검식별산법
Face Recognition Algorithm Based on Improved BP Neural Network
  • 万方数据
    计算机技术与发展 계산궤기술여발전
    COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
    2010年 12期 130-132,136 ,共4页

    伊力哈木·亚尔买买提%哈力旦·A

    이력합목·아이매매제%합력단·A

    神经网络%小波%人脸图像%光照校正 神經網絡%小波%人臉圖像%光照校正
    신경망락%소파%인검도상%광조교정
    神经网络具有运行计算速度慢,不容易收敛的缺点,文中针对此问题提出了图像的光照校正、图像降维与改进型神经网络相结合的人脸识别算法.运用了图像进行光照校正,人脸图像进行降维及不同的光照条件下的人脸图像运用改进型的BP神经网络对进行识别.讨论了基于网络中的参数数据选择问题,对网络学习速度和Sigmoid函数进行了明显改善.实验结果表明,其识别率有了显著的提高;改进后的BP网络收敛速度在得到相同识别率的效果下显著加快.
    신경망락구유운행계산속도만,불용역수렴적결점,문중침대차문제제출료도상적광조교정、도상강유여개진형신경망락상결합적인검식별산법.운용료도상진행광조교정,인검도상진행강유급불동적광조조건하적인검도상운용개진형적BP신경망락대진행식별.토론료기우망락중적삼수수거선택문제,대망락학습속도화Sigmoid함수진행료명현개선.실험결과표명,기식별솔유료현저적제고;개진후적BP망락수렴속도재득도상동식별솔적효과하현저가쾌.
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