常莎
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 供职机构：太原理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：山西省青年科技研究基金国家自然科学基金山西省科技攻关计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于加权强度PCNN模型的分块人脸识别被引量：2
- 2017年
- 为提高利用脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)进行人脸识别时的准确率,提出基于加权强度PCNN模型的分块人脸识别方法。在简化PCNN模型的基础上,引入自发脉冲发放强度、耦合脉冲发放强度和加权强度的概念,细化模型的输出;根据人脸图像各部分灰度分布的不同和局部识别率的不同,将人脸图像进行分块;进行人脸识别时,分块的权值会根据分块图像的局部信息熵自适应地设定,模型的参数会根据分块图像内容设定,一幅人脸图像的识别结果会综合各分块的识别结果。多个数据库上的实验结果表明,该算法可以有效地提高识别率。
- 李瀚扆梦楠邓红霞常莎李海芳
- 关键词：脉冲耦合神经网络人脸识别
- 基于网格搜索算法的PCNN模型参数自适应被引量：14
- 2017年
- 为提高利用脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型进行人脸识别时的准确率,并解决利用PCNN进行人脸识别时,模型中多个参数需凭经验设定的问题,提出一种基于脉冲发放强度的PCNN(QD-PCNN)模型和改进的网格搜索算法。QD-PCNN模型在简化的PCNN模型基础上,引入脉冲发放强度,细化模型的输出。改进的网格搜索算法在进行参数寻优时,根据识别对象,在较大范围内搜索,在得到的寻优结果附近区域进行精确搜索。在实验中,将通过改进的网格搜索法得到的参数组合运用到QD-PCNN模型中进行人脸识别,实验结果验证了该方法的有效性。
- 李瀚杨晓峰邓红霞常莎李海芳
- 关键词：脉冲耦合神经网络参数寻优
- 脉冲耦合神经网络在人脸图像识别中的应用研究
- 随着计算机多媒体技术的发展，人脸图像识别越来越受到人们的青睐。脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network，PCNN)接近于真实的生物神经网络，具有自监督、自学习的特性，近几年，国内外研究学...
- 常莎
- 关键词：人脸识别脉冲耦合神经网络特征提取
- 文献传递
- 基于强度PCNN的静态图像人脸识别被引量：2
- 2015年
- 为了减少人脸图像中姿势、表情和光照等因素对人脸识别的影响,引用了一种基于脉冲发放强度的脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)的人脸特征提取方法。不同人脸图像具有不同的灰度特征,将人脸图像输入PCNN模型后可以得到各个图像特定的脉冲发放强度矩阵。实验利用脉冲强度矩阵作为人脸特征,并结合距离分类器——余弦距离进行人脸识别。仿真实验表明,基于强度PCNN模型提取的特征能刻画出人脸的细节,对于不同姿势、表情及面部明显遮挡物的人脸图像,具有较好的识别结果。该方法对于复杂人脸图像特征的提取,具有较强的鲁棒性。
- 常莎邓红霞李海芳
- 关键词：人脸识别特征提取
