基于RBF網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的人臉識(shí)別方法

• 摘要：提出一種基于徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器的人臉特征分類與識(shí)別算法，以提高小樣本人臉識(shí)別精度。通過基于聚類方法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)人臉圖像的分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析表明，該方法在人臉骨骼特征突出情況下具有較高的識(shí)別率。文中提出的分類器融合的識(shí)別方法具有良好的學(xué)習(xí)效率和識(shí)別精度品質(zhì)指標(biāo)。 關(guān)鍵詞：貝葉斯分類器；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；人臉特征；分類；圖像 引言 　　本文基于人臉圖像分塊和奇異值壓縮，進(jìn)行RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯分類器融合的設(shè)計(jì)。將人臉圖像本身的灰度分布描述為
• 關(guān)鍵字： 貝葉斯分類器  RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  人臉特征  200902