基于模糊ART神经网络的在线人脸识别模型的设计和实现

• 作者: 顾明
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 神经网络 模糊ART 在线 模型
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 232-235
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 4495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.08.064

摘要

本文描述了模糊ART神经网络的结构和特性,定义了相似函数和匹配搜索方法,通过去噪、去最小亮度和设计编码簿的方法产生人脸的特征向量图,以提取人脸特征,并用模糊ART神经网络对特征向量图进行识别.仿真实验证明,当选择合适的模糊ART神经网络参数后,该模型的在线最大识别率可以达到81.25%,离线识别率几乎为100%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾明	深圳职业技术学院软件工程系	21	154	7.0	12.0