基于概率神经网络优化DWT-2DLDA的高噪声人脸识别

易欣; 郭武士; 朱海

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基于概率神经网络优化DWT-2DLDA的高噪声人脸识别

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针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离散小波变化对图像进行预处理;然后,利用二维线性判别分析进行特征提取;最后,利用概率神经网络完成人脸分类。在ORL和FEI量大通用人脸数据库及自己搜集的数据库上的实验结果表明,在添加噪声的情况下,识别率也可高达98.9%,相比几种较新的识别方法,本文方法取得更好的识别性能。

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来源
《激光杂志》 |2014年第10期|57-60|共5页
作者
易欣; 郭武士; 朱海;
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作者单位

四川工程职业技术学院计算机科学技术系;

西安交通大学计算机科学与技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
概率神经网络; 高噪声; 人脸识别; 二维线性判别分析; 离散小波变换;

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