基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)是當(dāng)前模式識(shí)別和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，作為人類幾個(gè)重要外在鑒別特征之一，人臉識(shí)別對(duì)身份自動(dòng)確認(rèn)和身份自動(dòng)辨認(rèn)有著具有重要的科學(xué)意義和巨大的應(yīng)用價(jià)值。本文分析國(guó)內(nèi)外在人臉識(shí)別方面的研究情況，研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)和選擇，總結(jié)和概括了人臉檢測(cè)和分割的主要方法，重點(diǎn)研究了人臉特征提取算法的改進(jìn)和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本文主要工作如下： 一、人臉特征提取方法及改進(jìn)研究。在人臉特征提取

2、與選擇方法的研究中，提出了以Z<,1>，-Z<,r>法為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)特征分量判據(jù)J的計(jì)算，不斷通過(guò)交替增加或剔除特征來(lái)得到優(yōu)化解。同時(shí)，為了解決該方法存在的特征分量相關(guān)度和計(jì)算復(fù)雜度的問(wèn)題，使用K-L變換法對(duì)n維原始特征組成的向量進(jìn)行線性正交變換，以使特征在一個(gè)新的空間內(nèi)變得不再相關(guān)。進(jìn)而，再通過(guò)調(diào)整參數(shù)使得在進(jìn)行特征選擇時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度大幅降低，使得該方法的實(shí)用性得到提高。 二、設(shè)計(jì)一種基于改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別系統(tǒng)方案。