基于不变矩特征和神经网络的人脸识别模型

• 作者: 张有为 甘俊英
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 不变矩特征 神经网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2002,（7）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4610字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2002.07.018

摘要

不变矩是图像的一种统计特征,具有平移不变性、旋转不变性和比例不变性,广泛应用于图像识别.该文将图像矩阵的不变矩作为识别特征,建立了人脸识别模型.将人脸图像经过不变矩特征提取、不变矩矢量标准化及不变矩矢量排列处理后,运用BP网络进行识别,经过竞争选择,获得识别结果.利用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该文的人脸识别模型实现简单、识别率高、训练速度与识别速度较快、便于实时实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张有为	五邑大学信息科学研究所	26	447	10.0	21.0
3	甘俊英	五邑大学信息科学研究所	82	871	14.0	26.0