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基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法
文献摘要：
为了解决业界流行的人脸朝向识别算法人脸识别准确率较低的问题,提出了一种基于学习向量量化(LVQ)神经网络的人脸朝向识别算法.首先,介绍了传统的LVQ神经网络算法,并分析了算法存在的问题;然后,根据图像和视频中人脸的位置、朝向和旋转都不固定的特点,对LVQ神经网络算法进行改进,优化了该算法各层间的权值参数,取得了较高准确度的识别效果;最后,将该算法与误差反传(BP)神经网络法进行识别效果对比测试.仿真结果表明,该算法人脸朝向识别正确率可达99％以上,识别率与抗干扰性效果较好.
文献关键词：
学习向量量化;神经网络;人脸朝向识别
中图分类号：
作者姓名：
焦涌
作者机构：
中国电子科技集团公司第二十八研究所 南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]焦涌-.基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法)[J].指挥信息系统与技术,2022(04):76-79,84
A类：
人脸朝向识别
B类：
LVQ,识别算法,法人,人脸识别,识别准确率,学习向量量化,神经网络算法,权值参数,高准确度,神经网络法,效果对比,对比测试,识别率,抗干扰性
AB值：
0.177405
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