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基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法
引用本文:白雪飞,李茹.基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法[J].计算机工程与应用,2007,43(34):200-203.
作者姓名:白雪飞  李茹
作者单位:计算智能与中文信息处理省部共建教育部重点实验室,太原,030006,山西大学,计算机与信息技术学院,太原,030006
摘    要:采用2DPCA方法提取人脸图像的特征值,通过RBF神经网络进行训练和识别,提出一种基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法,并将此方法应用于ORL人脸库。实验结果表明,该方法不仅具有较好的人脸图像识别能力,而且能明显缩短识别算法的运行时间。

关 键 词:二维主成分分析  RBF神经网络  人脸识别
文章编号:1002-8331(2007)34-0200-04
修稿时间:2007年8月1日

Face recognition method based on 2DPCA and RBF neutral network
BAI Xue-fei,LI Ru.Face recognition method based on 2DPCA and RBF neutral network[J].Computer Engineering and Applications,2007,43(34):200-203.
Authors:BAI Xue-fei  LI Ru
Affiliation:School of Computer &; Information Technology,Shanxi University,Taiyuan 030006,China Key Laboratory of Ministry of Education for Computation Intelligence and Chinese Information Processing,Taiyuan 030006,China
Abstract:A new approach for human face recognition based on 2DPCA and RBF neutral network is proposed.This method is tested on the standard ORL face database.Experimental results demonstrate that the combined method based on 2DPCA and RBFNN can achieve a better performance in recognition accuracy than other method and this method cost less computational time.
Keywords:two-dimensional principal component analysis  RBF neutral network  face recognition
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