基于RBF網(wǎng)絡和貝葉斯分類器融合的人臉識別方法

• 摘要：提出一種基于徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡和貝葉斯分類器的人臉特征分類與識別算法，以提高小樣本人臉識別精度。通過基于聚類方法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和貝葉斯分類器融合設計實現(xiàn)人臉圖像的分類識別。實驗數(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別率。文中提出的分類器融合的識別方法具有良好的學習效率和識別精度品質指標。 關鍵詞：貝葉斯分類器；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡；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，進行RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡和貝葉斯分類器融合的設計。將人臉圖像本身的灰度分布描述為
• 關鍵字： 貝葉斯分類器  RBF神經(jīng)網(wǎng)絡  人臉特征  200902