基于主成分分析的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別方法的研究.pdf

1、人臉識別是模式識別和人工智能領(lǐng)域的研究熱點之一.它涉及圖像處理、生理學、心理學、認知科學等諸多學科領(lǐng)域,且在各種有效證件的核對、安全監(jiān)控和罪犯捕獲等方面有著廣闊的應用前景.該文主要工作包括:(1)分析了主成分分析法在特征向量選擇方面的問題,提出了一種基于主成分分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的多姿態(tài)、表情準下面人臉圖像識別方法.首先對不同人以及同一個人的人臉圖像進行主成分變換,然后根據(jù)得到的人臉圖像類內(nèi)及類間距離數(shù)值的變化結(jié)果,在充分考慮到其可分

2、性和計算工作量的前提下,選擇適當?shù)闹鞒煞肿儞Q向量的個數(shù)并進行人臉圖像的特征提取.通過實驗驗證,此方法有效抑制了表情、姿態(tài)變化等因素對人臉識別造成的不利影響,提高了對此類人臉圖像的識別率.(2)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人臉圖像的分類識別.由于BP算法本身固有的缺陷,用普通的BP算法訓練時,網(wǎng)絡(luò)收斂速度很慢,而且存在著局部極小值的問題,因此我們采用了改進的BP算法來提高學習速率和增加算法的可靠性.改進的BP算法采用動量法和學習率自適應調(diào)整的策略