原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
在对人脸图像使用小波变换进行数据压缩的基础上,使用PCA进行特征提取,再将特征输入集成BP神经网络实现对人脸图像的识别.集成BP网络将多分类问题转换为多个相互独立的二分类问题,在提高网络泛化能力的同时缩短了网络的训练时间.另外,集成网络通过增添子网络或者重新训练子网络的方法解决了网络“失忆”问题,使其具有增量式学习的能力.通过在ORL人脸库上仿真的实验,证明了集成网络的人脸识别以及增量学习都具有良好的性能.
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文献信息
篇名 基于集成BP网络的人脸识别研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 人脸识别 主成分分析 集成反向传播网络 增量学习
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 4334-4337,4341
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.11.086
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 肖南峰 华南理工大学计算机科学与工程学院 83 679 14.0 19.0
2 苏超 华南理工大学计算机科学与工程学院 1 14 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
主成分分析
集成反向传播网络
增量学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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