基于粒子群算法和神经网络的人脸识别分类器研究

• 作者: 段向军
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 人脸识别 奇异值分解 BP神经网络 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机软件及应用
• 页码范围: 115-117
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2011.02.028

摘要

针对BP神经网络作为人脸识别分类器具有的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点，提出利用改进的粒子群优化算法(PSO)改善BP网络训练的方法，建立种基于改进的PSO-BP神经网络，更合理有效地确定神经网络的连接权值和阈值，将其应用到人脸识别系统中的分类环节中，并与单独使用BP神经网络分类的结果相比较，实验表明，该方法识别速度快,识别效果更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段向军		48	130	6.0	8.0