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摘要
人脸识别会受到脸部遮挡与背景光照等不稳定因素干扰，导致识别精度不佳。为此，提出了概率神经网络解决多光谱条件下的人脸朝向识别。通过对数变换与指数变换调节多光谱图像，修补不完整像素，利用分段非线性转变实现直方图均衡化处理。采用主分量分析法建立特征人脸空间，将最初空间降低维度投影至另一空间，并储存人脸特征信息，确定特征矢量数目。以概率神经网络方法，构建输入和输出映射关系，计算各训练样本与权向量间距离，同时结合径向基的非线性映射，输出向量即为人脸朝向识别结果。仿真实验证明，所提方法可有效识别出多光谱人脸朝向，准确率为96.86%。
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单位凯里学院
