文献类型：期刊文章

作　　者：钟以维[1] 徐应涛[2] 张莹[2]

机构地区：[1]浙江广播电视大学三门学院,浙江台州317100 [2]浙江师范大学数理与信息工程学院,浙江金华321004

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：国家自然科学基金项目(10571116)

年　　份：2009

卷　　号：19

期　　号：8

起止页码：78-81

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

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、易陷入局部最优,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

分 类 号：TP391.4] O221[计算机类]