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基于人脸图像分块和奇异值压缩的人脸识别方法|凤凰体育首页


本文摘要:章本文以人脸图像分块和无法解释的值传输为基础,展开RBF神经网络与威尼斯分类器融合的设计。

章本文以人脸图像分块和无法解释的值传输为基础,展开RBF神经网络与威尼斯分类器融合的设计。用矩阵描述面部图像本身的灰度。值特征有很多最重要的特性,包括特征向量不变性、旋转不变性、偏移不变性、镜像不变性等。

各种代数和矩阵转换后提取的代数特征与脸密切相关。整个图像的不可解释值向量反映了整个图像的统计特征,对细节的叙述太熟悉了,因此本文模拟了人类的面部识别模式,并基于图像分割和权重,展示了可以明显识别的面部骨骼特征。人识别脸时自动去除同一脸变化部位的差异能力径向银函数(RBF)网络是性能好的事前供应三层神经网络。

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RBF神经网络表明,层节点用于非线性传输函数,具有比单层传感器网络更强的分类功能。在描述层中心确认时,RBF神经网络只需要描述层对输入层的单层权重自我修改即可,其发散速度比多层传感器慢。这就是为什么在本文中自由选择RBF神经网络作为分类器。

对RBF神经网络的构建和初始化采用监督聚类算法,对网络参数的最终调整和训练采用Hybrid自学习(HLA)算法。在隐藏层参数相同的条件下,隐藏层和输入层之间的连接权重计算为大于线性的平方,隐藏层神经元的中心和宽度用梯度上升法调整。这种混合自学算法可以使RBF网络接近Moody指导方针下的拟合结构。

也就是说,在没有其他先验科学知识的情况下,与同等样本完全匹配的大小较大的网络是最坏的自由选择。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),)因此,网络的泛化能力得到提高。贝叶斯网络是带有概率注释的方向性无循环图。图形中的每个节点响应随机变量,如果图形中的两个节点之间没有圆弧,则响应这两个节点的随机变量概率上是从属的。

相反,说明这两个随机变量是有条件的独立国家。(大卫亚设、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧)网络中的指定节点X有相应的条件概率表(CPT),以响应节点X从父节点获取每个可能值时的条件概率。如果节点X没有父节点,则X的CPT是先验概率。

贝叶斯网络的结构和每个节点的CPT定义了网络中每个变量的概率分布。无法解释值无法分解为SVD无法解释值非常简单。矩阵A(m*n)没有U(m*m)、V(n*n)、S(m*n)。

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与a=u * s *一致,U和V分别是A的不可解释向量,S是A的不可解释值。AA的向量单位特征向量构成U,特征值构成SS,AA的向量单位特征向量构成V,与AA完全相同的特征值构成SS。因此,不能解释值分解与特征值问题密切相关。

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无法解释值被分解以获得有关A的信息,例如,非零无法解释的值数(S的顺序)和A的顺序完全相同。一旦R被确认,U的第一列R就包含A的热矢量空间的矢量日元。

使用所有矩阵ARmn无法解释的值分解并转换为对角线矩阵。如果设置ARmn(简单常规,设置mn)和rank(A)=k,则不存在两个单矩阵Umm和Unn及普通对角线阵列Dmm。其中,U的热向量是AAT的特征向量,V的热向量是ATA的特征向量,T响应特征向量。

名为矩阵A的无法解释的值,ui(i=k 1,M)是AAT对应于i=0的特征向量,vi(i=k 1,N)是ATA对应于i=0的特征向量。如果矩阵A表示面部图像,则格式响应将对面部图像进行矢量分解,将矩阵主对角线上的不可解释值元素与剩余(ri-k)为0的组一起包含N维列向量。

所有实际矩阵A对应唯一无法解释的对角线阵列,因此面部图像对应唯一无法解释的特征向量。(1)在面部数据库中,自由选择面部作为认知训练集。

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(2)规范化处理训练集中选定的面部形象几何。统一处理将被选为训练套装的脸部形象灰度。

(3)将预处理的面部图像分为大小为的子块。(4)将每个图像更改为纸张矢量(将每个子块的所有矢量排列成一行,然后依次排列所有子块)。然后以子块为单位扩展。

这是根据面部骨骼特征、眼睛的生产、鼻子的形状等结构特征识别面部的主要依据。如果将每个面部图像组成的矩阵分为同一个二维矩阵,则每个矩阵都是一维有效矢量。


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