一种基于奇异值特征的神经网络人脸识别新途径

• 作者: 张有为 甘俊英
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 奇异值特征 神经网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 170-173
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 5491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2004.01.041

摘要

本文在Z Hong等人使用的奇异值分解(SVD)基础上,将人脸图像矩阵的奇异值作为识别特征,解决了奇异值处理、神经网络训练策略和竞争选择问题;运用BP网络进行识别,提出了一种基于奇异值特征的神经网络人脸识别新方法.基于ORL人脸数据库的多次反复实验结果表明,在大样本情况下,识别方法具有实现简单、识别速度快、识别率高的特点,为人脸的实时识别提供了一种新途径.

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	五邑大学信息学院	26	447	10.0	21.0
3	甘俊英	五邑大学信息学院	82	871	14.0	26.0