文件名称：基于RBF神经网络的人脸识别研究 (2010年)
文件大小：794KB
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更新时间：2024-05-18 06:55:23
自然科学 论文
针对人脸识别技术中存在的高维问题、小样本问题和非线性问题展开研究.围绕人脸特征提取，采用基于主成分分析和Fisher线性鉴别来克服在人脸识别中的小样本问题，同时将人脸图像从高维空间映射到低维空间从而解决了高维问题；在分类识别方面，采用具有很强的非线性映射功能的RBF神经网络进行模式分类，能够解决人脸识别中的非线性问题.在ORL人脸数据库上进行的仿真实验表明，该方法进行人脸识别具有较高的识别率.