基于简化脉冲耦合神经网络的人脸识别

基于简化脉冲耦合神经网络(s-pcnn),提出了一种新颖的人脸识别方法。首先通过对神经元振荡特性的分析,将神经元振荡时间序列(ots)分解为捕获性振荡时间序列(c-ots)和自激性振荡时间序列(s-ots)。然后通过图像几何变换和振荡频图,分析了x-ots(ots、c-ots和s-ots)的鉴别特性。最后利用c-ots+s-ots和余弦距离测度给出了人脸识别的系统结构。人脸库中的实验结果验证了所提方法的有效性,显示了它比其它传统算法具有更好的识别性能。