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基于量子神经网络的人脸识别技术研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南昌航空大学计算机学院,南昌330063
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60673055).
中文摘要:

人脸识别问题是模式识别领域的一个重要的研究课题。提出了一种基于多层激励函数的量子神经网络人脸识别方法,采用ORL人脸图像数据库进行训练和识别。试验结果表明,该识别方法在识别率和可信性方面均有较好的效果,同时也体现了量子神经网络用于人脸识别的优越性和巨大的潜力。

英文摘要:

The face recognition is an important problem of pattern recognition field.A method to face recognition is presented based on multi-level transfer function quantum neural networks.The QNN is trained and tested by the ORL human face image database.The experimental results indicate the technology achieves excellent performance in terms of recognition rate and recognition reliability,and show the superiority and potential of QNN in pattern recognition field.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887