一种联合特征增强和网络参数优化的人脸识别方法
授权
摘要
本发明涉及一种联合特征增强和网络参数优化的人脸识别方法。本发明首先把ORL人脸库分为训练样本和测试样本；接着分别使用2DPCA和(2D)2PCA方法对训练样本提取特征值和特征向量；然后对特征向量使用插值法增强并和BP神经网络结合做仿真实验；再使用WSCPSO算法优化BP神经网络参数；最后使用优化后的BP神经网络和增强的特征数据做仿真实验。本发明通过提出一种在全局和局部搜索期间权重都缓慢变化的PSO算法，避免了搜索遗漏问题，进一步提高了人脸识别的准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种联合特征增强和网络参数优化的人脸识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111832467A
申请号 ：
CN202010657088.X
公开（公告）日 ：
2020-10-27
申请日 ：
2020-07-09
授权号 ：
CN111832467B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
文成林牛冰川
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街
代理机构 ：
浙江千克知识产权代理有限公司
代理人 ：
周希良
优先权 ：
CN202010657088.X
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2020-11-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200709
申请日 : 20200709
2020-10-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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