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基于粗糙集属性约减和神经网络集成的人脸识别技术
Face Recognition Based on Rough Set Reduction and Neural Network Ensemble
【摘要】 提出了一种基于粗糙集的属性约简方法对经由PCA处理后的人脸特征进行提取,随后使用一种神经网络集成的方法对约简后的人脸数据进行识别。实验结果表明,使用该方法约简后的数据与使用仅由PCA处理后的数据相比,两者获得的识别精度基本相同,而前者的数据属性维数远小于后者,从而大大降低了识别过程的复杂程度。
【Abstract】 An attributes reduction method based on rough set is applied to the result of the PCA method, and the recognition process uses neural network ensemble. Experimental results show that the recognition accuracy of the proposed method is almost the same as that of methods using PCA only, whereas the number of the former’s attributes is much smaller than that of the latter’s, which will decrease the complexity of the recognition process.
【关键词】 人脸识别;
粗糙集;
约减;
神经网络集成;
【Key words】 Face Recognition; Rough Set; Reduction; Neural Network Ensemble;
【Key words】 Face Recognition; Rough Set; Reduction; Neural Network Ensemble;
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60273033);江苏省自然科学基金资助项目(BK2003067)
- 【文献出处】 计算机应用研究 ,Application Research of Computers , 编辑部邮箱 ,2005年06期
- 【分类号】TP391.41
- 【被引频次】5
- 【下载频次】353