软组合概率神经网络分类器人脸识别方法

摘要：

概率神经网络分类器具有学习速度快、易于实现的特点,而且其输出是后验概率,使得分类器的软组合变得容易.利用概率神经网络的这些特点,提出了软组合概率神经网络分类器人脸识别方法,该方法包括3步:(1)对人脸图像做不完全小波包分解;(2)用包含低频成分的小波子空间图像训练概率神经网络分类器;(3)用模糊积分组合训练好的分类器.将该方法与3种基于矩阵子空间的人脸识别方法在JAFFE、YALE、ORL和FERET 4个人脸数据库上进行了实验比较,结果表明,提出的方法在识别精度和CPU时间两方面均优于其他3种方法.

关键词：概率神经网络、人脸识别、模糊积分、小波变换、子空间

所属期刊栏目：42

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目71371063,61170040;河北省自然科学基金项目F2013201220,F2013201110;河北省高等学校科学技术研究重点项目ZD20131028

在线出版日期：2016-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：305-308