[1]伊力哈木·亚尔买买提 哈力旦·A.基于改进BP神经网络的人脸识别算法[J].计算机技术与发展,2010,(12):130-132.
　Yilihamu Yaermaimaiti,Halidan A.Face Recognition Algorithm Based on Improved BP Neural Network[J].,2010,(12):130-132.
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基于改进BP神经网络的人脸识别算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年12期
页码:
130-132
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Face Recognition Algorithm Based on Improved BP Neural Network
文章编号:
1673-629X（2010）12-0130-03
作者:
伊力哈木·亚尔买买提 哈力旦·A
新疆大学电气工程学院
Author(s):
Yilihamu Yaermaimaiti; Halidan A
College of Electric Engineering,Xinjiang University
关键词:
神经网络; 小波; 人脸图像; 光照校正
Keywords:
neural network;  wavelet;  face image;  illumination correction
分类号:
TP183
文献标志码:
A
摘要:
神经网络具有运行计算速度慢,不容易收敛的缺点,文中针对此问题提出了图像的光照校正、图像降维与改进型神经网络相结合的人脸识别算法。运用了图像进行光照校正,人脸图像进行降维及不同的光照条件下的人脸图像运用改进型的BP神经网络对进行识别。讨论了基于网络中的参数数据选择问题,对网络学习速度和Sigmoid函数进行了明显改善。实验结果表明,其识别率有了显著的提高;改进后的BP网络收敛速度在得到相同识别率的效果下显著加快
Abstract:
As the neural network computing to run slow,not easy to convergence problem,put forward for this image illumination correction,image dimensionality combined with the improved neural network face recognition algorithm.Use the image illumination correction,reduce the dimension of face images and different lighting conditions,the use of human face images improved the BP neural network for recognition.Also discussed the parameters of the network-based data selection problem,learning speed and Sigmoid function was significantly improved.The experimental results show that the recognition rate has improved significantly;improved convergence rate of BP network get the same recognition rate in effect,were significantly accelerated

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（60865001）伊力哈木·亚尔买买提（1978-），男（维吾尔族），讲师，硕士生，研究方向为图像文字处理，模式识别；哈力旦·A，教授，硕士生导师，研究方向为多媒体通信、数字图像处理
更新日期/Last Update: 1900-01-01