【摘要】针对传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和BP( Back Propagation)神经网络的人脸识别算法运算维数高、容易出现震荡而导致识别率低等问题，提出了一种基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法，该算法首先通过对人脸图像进行拉普拉斯金字塔降维处理，在降维的同时保持了人脸图像的细节，然后用PCA进行特征提取，最后通过BP神经网络分类器进行人脸识别．利用ORL人脸图像数据库进行仿真实验，结果表明，该算法识别率较高．
【关键词】
《金融经济学研究》 2015-11-03
《科技创新与应用》 2015-11-03
《金融经济学研究》 2015-11-03
《科技创新与应用》 2015-11-03
《文学教育（上）》 2015-11-04
《科技创新与应用》 2015-11-04
《科技创新与应用》 2015-11-03
《科技创新与应用》 2015-11-03
010-56259535
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