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

1、人臉識(shí)別是模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一.它涉及圖像處理、生理學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等諸多學(xué)科領(lǐng)域,且在各種有效證件的核對(duì)、安全監(jiān)控和罪犯捕獲等方面有著廣闊的應(yīng)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(wèn)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(zhǔn)下面人臉圖像識(shí)別方法.首先對(duì)不同人以及同一個(gè)人的人臉圖像進(jìn)行主成分變換,然后根據(jù)得到的人臉圖像類(lèi)內(nèi)及類(lèi)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(jì)算工作量的前提下,選擇適當(dāng)?shù)闹鞒煞肿儞Q向量的個(gè)數(shù)并進(jìn)行人臉圖像的特征提取.通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,此方法有效抑制了表情、姿態(tài)變化等因素對(duì)人臉識(shí)別造成的不利影響,提高了對(duì)此類(lèi)人臉圖像的識(shí)別率.(2)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉圖像的分類(lèi)識(shí)別.由于BP算法本身固有的缺陷,用普通的BP算法訓(xùn)練時(shí),網(wǎng)絡(luò)收斂速度很慢,而且存在著局部極小值的問(wèn)題,因此我們采用了改進(jìn)的BP算法來(lái)提高學(xué)習(xí)速率和增加算法的可靠性.改進(jìn)的BP算法采用動(dòng)量法和學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整的策略