引言
本文基于人脸图像分块和奇异值压缩,进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵,其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质,进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人脸的表征。由于整体图像的奇异值向量反映的是图像整体的统计特征,对细节的描述还不够深入,本文模拟人类识别人脸的模式,在图像分块和加权的基础上,突出待识别人脸的骨骼特征,近似于人类在识别人脸时自动剔除同一人脸的变化部位的差异能力 径向基函数(RBF)网络是一种性能良好的前馈型三层神经网络,具有全局逼近性质和逼近性能,训练方法快速易行,RBF 函数还具
2024-05-26 14:50:25
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