用填充函数法改进的人脸比对算法

摘要：

人脸识别技术在国家安全、金融、执法、司法等领域都有广泛应用,其中比对分类算法是人脸识别系统的重要算法.目前所用BP神经网络的分类方法收敛速度慢、易陷人局部最优,而填充函数法是确定型全局优化方法,能够快速跳出当前局部极小点,得到一个更低的极小点,重复此过程得到全局极小点.用填充函数法改进的BP神经网络实现分类器的方法可以提高算法的收敛速度,降低误判率,增强其全局寻优的能力.实验表明该人脸比对算法能够提高比对准确率,减少计算量,提高比对速度.

关键词：人脸比对、填充函数、分类器、BP神经网络

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.4;O221(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目10571116

在线出版日期：2009-09-09（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：78-81