基于概率神经网络优化DWT-2DLDA的高噪声人脸识别

• 作者: 易欣 朱海 郭武士
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 高噪声 人脸识别 二维线性判别分析 离散小波变换
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 实验技术与装置
• 页码范围: 57-60,63
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2014.10.057

摘要

针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题，提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先，使用离散小波变化对图像进行预处理；然后，利用二维线性判别分析进行特征提取；最后，利用概率神经网络完成人脸分类。在ORL和FEI量大通用人脸数据库及自己搜集的数据库上的实验结果表明，在添加噪声的情况下，识别率也可高达98.9%，相比几种较新的识别方法，本文方法取得更好的识别性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱海	西安交通大学计算机科学与技术系	12	35	4.0	5.0
2	郭武士	四川工程职业技术学院计算机科学技术系	16	36	3.0	5.0
3	易欣	四川工程职业技术学院计算机科学技术系	11	35	3.0	5.0