基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像識(shí)別研究.pdf

1、人臉圖像識(shí)別是當(dāng)前人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的熱點(diǎn)之一,由于人臉信息可以通過(guò)攝像頭這類(lèi)非接觸的方式獲得,因此非常適合作為身份識(shí)別的依據(jù)。在當(dāng)今科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的社會(huì),人們急需要一種全新的、安全和可靠的安保系統(tǒng):這種全新的安保系統(tǒng)必須能夠確保人們的生命和財(cái)產(chǎn)的安全,而且這種系統(tǒng)又能夠不影響人們的正常生活。因?yàn)槿四槇D像識(shí)別技術(shù)能夠很好的滿(mǎn)足人們的這些要求,所以該技術(shù)得到了廣泛使用。
　　 本文研究了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法,并將其運(yùn)用到

2、人臉圖像識(shí)別中。該算法的主要思想是將小波變換的理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法結(jié)合起來(lái),從而得到了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。在進(jìn)行人臉圖像識(shí)別的過(guò)程中,我們發(fā)現(xiàn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)性、有效性、收斂性及正確性在仿真實(shí)驗(yàn)中得到了驗(yàn)證。本文還對(duì)不同小波基的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉圖像識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行了研究和比較。本文還對(duì)三種類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉圖像識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行了討論;在三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真實(shí)驗(yàn)中,發(fā)現(xiàn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉圖像識(shí)別中有較好的識(shí)別率,并且該類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3、具有相當(dāng)好的實(shí)時(shí)性,可以將其運(yùn)用到信號(hào)的實(shí)時(shí)處理中。在對(duì)本文中的算法進(jìn)行驗(yàn)證時(shí),所采用的人臉庫(kù)是ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)。
　　 本文主要內(nèi)容如下:
　　 (1)介紹了人臉圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用前景和研究現(xiàn)狀,系統(tǒng)地論述了實(shí)驗(yàn)中使用到的數(shù)字圖像處理的相關(guān)知識(shí)、原理、性質(zhì)及技術(shù)特性;還重點(diǎn)介紹和分析了小波處理的典型算法及離散余弦變換的算法。
　　 (2)研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法及其在人臉圖像識(shí)別中

4、的應(yīng)用。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別率、穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性均要優(yōu)于其他兩種類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　 (3)詳細(xì)分析了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,通過(guò)選擇不同的小波基函數(shù)來(lái)構(gòu)造小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。并將構(gòu)造的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到人臉圖像識(shí)別中。
　　 (4)最后,本文對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法進(jìn)行了MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具有良好的識(shí)別率,而且具有很好的收斂性和穩(wěn)定性。在某種程度上滿(mǎn)足了人們對(duì)人臉圖像識(shí)別技術(shù)的基本要