软组合概率神经网络分类器人脸识别方法

概率神经网络分类器具有学习速度快、易于实现的特点,而且其输出是后验概率,使得分类器的软组合变得容易。利用概率神经网络的这些特点,提出了软组合概率神经网络分类器人脸识别方法,该方法包括3步:(1)对人脸图像做不完全小波包分解；(2)用包含低频成分的小波子空间图像训练概率神经网络分类器；(3)用模糊积分组合训练好的分类器。将该方法与3种基于矩阵子空间的人脸识别方法在jaffe、yale、orl和feret4个人脸数据库上进行了实验比较,结果表明,提出的方法在识别精度和cpu时间两方面均优于其他3种方法。