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摘要:
针对传统BP算法收敛缓慢、训练过程振荡等缺点,提出了一种基于改进Gamma和改进BP神经网络的人脸识别算法.采用改进Gamma矫正方法改善原始图像的光照不均匀,并采用小波变换和NMF算法提取图像主要特征,最后结合一种新的权值调整方法改进BP算法进行图像分类识别.仿真实验表明,与传统算法相比,使用该算法对Yale人脸库、CMU PIE人脸库和自建人脸库的图像进行识别具有更快的收敛速度和更高的识别率.
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文献信息
篇名 基于改进Gamma和改进BP算法的人脸识别研究
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 人脸识别 小波变换 Gamma 非负矩阵分解 BP神经网络
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 49-51
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 2061字 语种 中文
DOI
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 李国芳 贵州大学大数据与信息工程学院 5 20 3.0 4.0
2 王力 贵州大学大数据与信息工程学院 39 309 9.0 15.0
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
小波变换
Gamma
非负矩阵分解
BP神经网络
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
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
出版文献量(篇)
10909
总下载数(次)
33
总被引数(次)
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