情感神经网络及其在人脸识别中应用的研究

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1、摘要二十一世纪是信息技术、网络技术的世纪。随着计算机和网络的高速发展，信息的隐蔽性和安全性就显得特别重要。传统识别技术已经不能够满足当今信息科技的需要，因此提出有效识别技术已经成为一个重要的研究热点。生物特征的识别技术是目前识别技术的最新发展方向，而人脸识别是生物特征识别技术的一个重要分支。人脸识别技术有广阔的社会需求和经济价值，同时对国家的安全产生重要影响。提出高效的人脸识别算法已经变成当今最热门的研究领域之一。本研究对人脸识别技术现状进行了分析论证，在前人研究基础上提出了一种情感神经网络算法，把此情感神经网络算法融合于人脸识别技术中，并通过实验，验证此方法识别效果比较理想。本文主要内容有：

2、（1）对人脸识别技术背景和现状进行了详细分析，并简要介绍了国内外此领域研究现状，找出了当前已有的人脸识别算法中的优缺点，在此基础上确立本课题研究方向；（2）针对传统BP神经网络特点，引入情感因子，重新构建了BP神经网络结构，建立了BP情感神经网络（EMBP），并给出了详细学习算法；（3）针对RBF神经网络特点，构建了径向基情感神经网络结构（EMRBF），并推导此EMRBF的学习算法；（4）将EMBP情感神经网络用于人脸识别。对人脸图像进行奇异值分解，得到奇异值向量，将奇异值特征向量分别进行压缩和归一化处理，之后将奇异值重新排列，获得了具有较好稳定性和可区分性的人脸奇异值特征向量，并在此基础上设

3、计了EMBP情感神经网络分类器，实验表明该方法比传统BP神经网络性能更好；（5）将EMRBF情感神经网络用于人脸识别。先用PCA变换对人脸图像进行信息压缩后，采用LDA变换得到人脸图像的低维表示，最后设计了EMRBF情感神经网络分类器，通过实验对比表明该方法的识别率有了一定程度的提高。关键字：人脸识别，情感因子，情感神经网络，BP神经网络，RBF神经网络。IAbstractThetwenty-firstcenturyistheageofinformationandnetwork．Withhighdevelopmentofthecomputerandnetworktechnology，theco

4、ncealmentandsafetyoftheinformationappearsespeciallyimportant．Traditionalrecognitiontechnologyhasnotbeenabletomeettheneedsoftoday'sinformationtechnology，therefore，effectiverecognitiontechnologyhasbecomeoneoftheimportantresearch．Innowadays，identificationtechnologybasedonbiologicalcharacteristicsisthel

5、atestdirection，whileit’soneofthemostimportantbranchofbiometrictechnology．Facerecognitiontechnologyhasabroadersocialdemandandeconomicvalue，whichalsohaveimportantinfluenceforthecountry'ssecurityatthesametime．Puttingforwardeffectivefacerecognitionalgorithmhasbecomeoneofthemostpopularresearchatpresent．T

6、hispaperstudythepresentsituationoffacerecognitiontechnologyviaanalysisanddemonstration，andputforwardaemotionalneuralnetworkalgorithmbasedonpreviousresearch，whichhasbeenputinfacerecognitiontechnology．Experimentalresultsshowthatidentifyeffectofthismethodworkswell．Thispaperismainlycomposedoffiveparts：1

7、．Analysingaboutfacerecognitiontechnologybackgroundandcurrentsituationdetaily，andfindouttheadvantagesanddisadvantagesofcurrentexistingfacerecognitionalgorithmafterintroducingtheresearchbothathomeandabr