摘要
提出一种新颖的基于LVQ网络的人脸识别方法.以NMF提取人脸子空间特征,使用LVQ网络对人脸进行分类.LVQ网络结构简单,但却表现出比BP神经网络更强的有效性和鲁棒性.实验结果表明,提出的算法利用较少样本数据即可快速地进行人脸识别.
A novel method is proposed for Face recognition based on learning vector quantization(LVQ)network.NMF is proposed for extraction feature of subspace of face.Then LVQ network is used to class face.LVQ has a simple network structure,but it is very effective and robust in face recognition.The experiment results show that the algorithm can recognize face fleetly using a few samples.
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第2期147-150,共4页
Microelectronics & Computer
基金
浙江商业职业技术学院科研课题(SZY200808)
杭州市哲学社会科学规划课题(C08YJ03)
关键词
人脸识别
学习矢量量化
神经网络
分类
face recognition
learning vector quantization（LVQ）
neural network
classification
