基于BP神经网络的头部形状识别方法研究

• 作者: 孟一真 张珺 林和平 潘旵 王淑华
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 机器视觉 BP 特征识别
• 年，卷（期）: 2007,（28）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 244-246
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.28.105

摘要

人脸图像的庞大信息量使其不适合于直接识别,本文提出用离散余弦变换处理人的头部形状曲线,得到降维的特征矢量,并结合前馈神经网络对人脸进行分类识别.通过对ORL人脸库多幅人脸图像的仿真实验表明,系统的识别率较高,且训练时间大大降低,是一种高效的生物特征识别方法.这种研究方法抛弃了在人脸识别时采用传统的肤色、虹膜识别、鼻嘴定位等关键区域特征定位的方法,使用对头部形状曲线进行判别与分类的方法,是生物特征识别技术中的一个很大意义上的突破.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王淑华		8	36	5.0	6.0
2	林和平		67	376	10.0	16.0
3	孟一真		5	12	2.0	3.0
4	张珺		4	12	2.0	3.0
5	潘旵		4	14	2.0	3.0