基于神经网络和主元分析的人脸识别算法

• 作者: 何正风 孙亚民
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 特征提取 人脸识别 聚类算法 神经网络 主元分析
• 年，卷（期）: 2012,（19）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 175-178
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3480字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.19.045

摘要

针对高维、小样本的分类问题,提出2个重要的准则,用于估计RBF单元的初始宽度.采用主成分分析方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数,用Fisher线性判别式产生一组最具判别性的特征,使不同类间的训练数据尽可能地分开,而同一类的样本尽可能地靠近.实验结果证明,该算法在分类的错误率及学习的效率上都表现出较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙亚民	南京理工大学计算机科学与技术学院	117	1149	19.0	28.0
2	何正风	佛山科学技术学院基础教育系	8	6	2.0	2.0