【摘 要】
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该文是对复杂背景下的人面器官特征抽取的研究,以达到根据特征对人面分类的目的.在该文构建的人面识别系统中,主要以抽取的人面局部(微观)特征作为识别依据.为了抽取有效的特
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该文是对复杂背景下的人面器官特征抽取的研究,以达到根据特征对人面分类的目的.在该文构建的人面识别系统中,主要以抽取的人面局部(微观)特征作为识别依据.为了抽取有效的特征,研究人员采用了主动轮廓线模型(snakes)并加以改进来获取器官轮廓线,同时还提出了一种基于知识的边缘检测方法,来提高边缘检测的准确性.根据检测到的边缘获取特征后,利用前馈神经网络作为模式分类器完成识别.该文用分段线性分解释前馈神经网络,这样可以针对具体问题自适应地得到神经网络的结构和参数,与BP算法相比,网络的学习速度提高.实验表明采用的检测边缘的方法是可行的,抽取的特征是有效的,取得了较好的实验结果.
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