文章导读
总览 评价 李森林 * ， 彭小宁 ， 黄隆华 （ 怀化学院计算机科学与工程学院，怀化 418008； ） 摘要： 针对BP网络在人脸识别上的准确率低、泛化能力差等缺点，提出了一种基于PCA和BP网络相结合的人脸识别方法。即把人脸原始数据和通过PCA处理后的数据，依次
李森林*， 彭小宁， 黄隆华
（
怀化学院计算机科学与工程学院，怀化 418008； ）
摘要：
针对BP网络在人脸识别上的准确率低、泛化能力差等缺点，提出了一种基于PCA和BP网络相结合的人脸识别方法。即把人脸原始数据和通过PCA处理后的数据，依次交替作为网络模型的输入数据，进行训练并测试。实验表明，该方法在泛化能力和效率上比BP网络都有相应的提高。
关键词：
主成分分析；BP神经网络；人脸识别
LI Senlin1,*， PENG Xiaoning2,， HUANG Longhua3,
（
1、Computer Engineering school,Huaihua University,HuaiHua 418008 ； 2、Computer Engineering school,Huaihua University, Huaihua 418008； 3、Computer Engineering school,HuaiHua University,HuaiHua 418008； ）
Abstract：
A new face recognition method based on PCA and BP is proposed for the shortcomings of BP network recognition. That is to say, the original data of the human face and the PCA data alternately inputs network training model. Experiments show that the method has a corresponding improvement in the generalization ability and efficiency.
Tag：
点此返回栏目查看更多>>>参考论文
