10.3969/j.issn.1000-3428.2006.21.017
基于WT和LVQ网络的多姿态人脸识别
提出了基于小波变换和学习矢量量化网络相结合的新方法进行人脸识别.小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,可以很好地对图像降维和表征人脸图像的特征.LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法.LVQ网络结构简单,但却表现出比BP网络更强的有效性和鲁棒性.实验表明该方法对表情和姿态变化的人脸具有良好的分类性能和识别效率.
小波变换、学习矢量量化、神经网络、分类、多姿态人脸识别
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TP3(计算技术、计算机技术)
2006-12-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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