改进的模糊神经网络及其在人脸识别中的应用

• 作者: 吴小俊 张媛媛 於东军 杨静宇 王士同 郑宇杰
• 来源期刊: 微纳电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 神经网络 模糊系统 模糊神经网络 规则库 人脸识别
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 传感器系统及信号处理
• 页码范围: 465-469
• 页数: 5页
• 分类号: TP394.1
• 字数: 3118字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4776.2007.07.143

摘要

对基于模糊神经网络的人脸图像分类器进行研究.将多输入单输出模糊推理系统改造成多输入多输出的模糊神经分类器,并提出了一种改进的模糊神经分类器,改进模型的计算量明显减少.在将模糊规则库与训练样本集对应的基础上提出了一种模糊隶属函数参数的初始化方法.该初始化方法的优点在于它充分利用了训练样本所包含的鉴别信息.在ORL人脸的原始图像空间中用上述方法设计分类器,获得了较好的实验结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小俊	江南大学信息工程学院	170	1079	17.0	22.0
2	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
3	杨静宇	南京理工大学信息学院	623	11098	50.0	74.0
4	於东军	南京理工大学信息学院	64	503	15.0	19.0
5	郑宇杰	南京理工大学信息学院	24	285	11.0	16.0
6	张媛媛	江苏科技大学电子信息学院	1	9	1.0	1.0