弹性RBF神经网络在人脸识别中的应用研究

• 作者: 孙玉国 赵文可
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 弹性RBF神经网络 人脸识别 活跃度 修复准则
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 203-206
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2018.05.041

摘要

为了提高RBF神经网络在人脸识别中的性能,应用弹性RBF神经网络设计了一种新的人脸识别方法.该方法基于神经元的活跃度对神经元进行分裂,根据神经元修复准则调整神经元之间的连接关系,从而改变RBF神经网络隐含层神经元结构以及隐含层与输出成神经元之间的连接权值,获得一种弹性RBF神经网络模型.将模型放在ORL人脸数据库中,通过调整网络的参数进行对比实验.实验结果表明,与BP神经网络和自组织RBF神经网络相比,弹性RBF神经网络具有更高的学习效率和识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙玉国	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	50	146	7.0	9.0
2	赵文可	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	7	1.0	1.0