基于PCA和神经网络的人脸识别

• 作者: 刘振 吴鹏 陈月辉
• 来源期刊: 山东科学
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 神经网络 粒子群算法 人脸识别
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-4026.2006.04.015

摘要

介绍一种基于PCA和神经网络结合的人脸识别方法.该方法首先利用主成分分析方法对整幅图像进行特征提取,获得最佳描述特征,从而减小神经网络的输入.然后将降维之后的图像数据输入到一个前向传播神经网络中训练.神经网络的权值采用粒子群算法进行优化,用标准人脸数据库中的样本进行测试,最后将该方法与其他方法作了比较.实验结果表明,该方法能够取得更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘振	济南大学信息科学与工程学院	16	147	8.0	12.0
2	陈月辉	济南大学信息科学与工程学院	31	217	10.0	13.0
3	吴鹏	济南大学信息科学与工程学院	4	28	3.0	4.0