【摘 要】
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人脸识别因其高可靠性在信息安全领域得到了广泛的应用与研究。为了提高识别的准确度,提出了一种基于改进遗传算法和BP神经网络的人脸识别方法。利用主成分分析法对人脸图像
【机 构】
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武汉理工大学自动化学院,华中科技大学电气与电子工程学院,中核武汉核电运行技术股份有限公司
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目(2015CFB586)
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人脸识别因其高可靠性在信息安全领域得到了广泛的应用与研究。为了提高识别的准确度,提出了一种基于改进遗传算法和BP神经网络的人脸识别方法。利用主成分分析法对人脸图像特征向量进行提取压缩,再利用线性判别分析提取人脸类别信息,作为BP神经网络的输入。对遗传算法选择算子进行改进,在排序选择策略基础上引入最优保存策略,同时采用自适应交叉、变异方式,得到一种改进的遗传算法。采用该改进遗传算法训练BP神经网络,实现人脸识别。基于ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法实现简单、准确率高,对人脸识别算法的研究具有重要意义。
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