智能门禁安防报警系统的仿真应用
RBF神经网络为三层结构(如图4所示)。
训练时:输入层的维数r与子图像的数目对应;隐含层选用高斯核函数:
实现聚类算法,其中,si为隐含层第i个神经元的宽度;输出层类别k的输出值为:
式中,w(k,i)为隐含层第i个节点与输出层第k个输出节点的连接权值。
测试时:利用贝叶斯估计的方法设置隐含层 函数和输出层 函数。
识别结果模块
利用贝叶斯分类器估计测试样本与训练样本之间的人脸图像相似度,满足阈值初始化设定值的人脸图像和相关类别情况的文字说明显示于相应界面内。满足阈值要求的人脸图像可以按照50%的比例输出,也可以按照其他的比例输出。
仿真实验结果及分析
利用在Yale人脸库中的人脸图像,分以下4种分块加权的情况进行实验(识别结果见表1和表2)。
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