期刊文章详细信息
一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法
Face Recognition Method Based on Improved Radial Basis Function Neural Networks
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]兰州交通大学信息与电气工程学院,甘肃兰州730070 [2]兰州城市学院计算机系,甘肃兰州730070
基 金：甘肃省科技攻关计划项目(2GS-047-A52-004-01)
年 份：2006
卷 号：18
期 号：2
起止页码：62-65
语 种：中文
收录情况：ZGKJHX、普通刊
摘 要：常用于径向基神经网络中心参数学习的K-均值聚类算法,易受初始参数选取的影响而收敛于局部极小值.将自动终止聚类判据的减聚类算法用于径向基网络的学习,可根据样本集确定径向基函数数目,且其计算量与数据点的数目与考虑问题的维数无关,很适合于人脸这种维数较高的模式.实验证明,应用这种算法训练径向基神经网络识别人脸,从识别精度到识别速度上都优于传统算法.
关 键 词：减聚类算法 径向基神经网络 人脸识别
分 类 号：TP391.41]
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