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PCA applied to neural internal representation of input data - application to face recognition

机译：PCA应用于输入数据的神经内部表示-应用于面部识别

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An original method of feature extraction from image data is introduced using MLP (multilayer perceptron) and PCA (principal component analysis). This method is used in a human face recognition system and results are compared to a face recognition system using PCA directly and to a system with direct classification of input images by MLP.

机译：引入了使用MLP（多层感知器）和PCA（主要成分分析）从图像数据中提取特征的原始方法。该方法用于人脸识别系统，并将结果与直接使用PCA的人脸识别系统以及通过MLP对输入图像进行直接分类的系统进行比较。

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来源
《》|2002年|p.65-68|共4页
会议地点
作者
Oravec; M.;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
face recognition; image classification; principal component analysis; multilayer perceptrons; feature extraction; PCA; neural internal representation; face recognition; feature extraction; MLP; multilayer perceptron; principal component analysis; ima;

机译：人脸识别;图像分类;主成分分析;多层感知器特征提取; PCA;神经内部表示;人脸识别;特征提取; MLP;多层感知器主成分分析;我是一个;

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