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針對(duì)原有奇異值分解的不足，本文將圖像矩陣進(jìn)行投影，并對(duì)整體與三組局部奇異值
結(jié)合進(jìn)行改進(jìn)，再利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識(shí)別，對(duì)該文提出的方法進(jìn)行了人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，基于整體與部分組合的奇異值分解方法的識(shí)別率高于在原圖上的奇異值分解等方法。
結(jié)合進(jìn)行改進(jìn)，再利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類識(shí)別，對(duì)該文提出的方法進(jìn)行了人臉識(shí)別實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，基于整體與部分組合的奇異值分解方法的識(shí)別率高于在原圖上的奇異值分解等方法。
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