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1、基于人工神经网络的人脸识别研究冯建洋,等基于人工神经网络的人脸识别研究冯建洋,谌海云(西南石油大学四川成都,610500)摘要:近年来,人脸识别技术得到了越来越多的应用。为了提高人脸识别的准确率,采用人工神经网络完成人脸图像的识别。在识别过程中,采用主成分分析法(PCA)进行人脸图像特征提取,将BP神经网络用于人脸识别,建立人脸识别模型,并利用ORL人脸数据库进行仿真实验。实验结果表明,该识别方法以及识别模型在实际应用中是可行的。该识别模型简单,识别效率较高,如果能够适当增加隐含层数和改进识别算法,可提高人脸识别系统的识别率和实时性。关键词:BP
2、神经网络;特征提取;PCA;人脸识别中图分类号:TP391．41文献标识码:ADOI编码:10．14016/j.cnki．1001-9227．2017．05．024Abstract:Inrecentyears,facerecognitiontechnologyhasbeenmoreandmoreapplications.Inordertoimprovetheaccuracyoffacerecognition,usingartificialneuralnetworktocompletefacialimagerecognition.Intheproc
3、essofrecognition,usingprincipalcomponentanalysis(PCA)wascarriedoutonthefaceimagefeatureextraction,theBPneuralnetworkisappliedinfacerecognition,afacerecognitionmodelisestablishedandthesimulationexperimentsarecarriedoutusingtheORLfacedatabase.Theexperimentalresultsshowthatthere
4、cognitionmethodandrecognitionmodelisfeasibleinpracticalapplication.Thisrecognitionmodelissimple,andtherecognitionefficiencyishigher,Ifitcanbeappropriatelyincreasedhiddenlayerandimprovetherecognitionalgorithm,canimprovetherecognitionrateoffacerecognitionsystemandreal-timeperfo
5、rmance.Keywords:featureextraction;PCA;BPneuralnetwork;facerecognition0引言1特征提取当今社会,随着网络环境日益复杂化和手机、电脑等1．1人脸特征提取智能设备的普及,使得国家、社会以及个人的安全面临许目前,人脸图像特征提取的方法主要有基于代数特征[6]多新的挑战。在这种背景下,传统的安全技术已经不能满的方法和基于几何特征的方法。其中,主成分分析足当前环境的需要,社会生活中的各个领域对于快捷有效(PCA)是一种常用的特征提取方法,它是基于二阶统计特的自动身份识别技术的需求越来越迫切
6、。在与人脸识别性,可以提取出不具有相关性的主要成分;Fisher线性鉴相关的许多领域中,行业内的专家以及工程师都在进行着别分析(FDA)是从高维特征空间中取出最具有鉴别能力广泛的研究。几十年来,各领域对人脸识别提出了很多不的低维特征,这些特征可以将同一个类别的所有样本聚集[1]同的方法,但在解决光照、姿态、表情变化以及遮挡等情在一起;核主成分分析(KPCA)是利用非线性映射,将输[2]况下的人脸识别问题时,很难获得比较高的准确度。入空间中不可分的样本映射到一个高维隐空间,使样本变[7-8]目前,国内外越来越多的科研以及商业机构开始投入得线性可分。
7、根据文献研究分析,我们可以知道,PCA研究人脸识别技术,如德国Cognitec公司的FaceVACS-在一定程度上能够满足实时性,但是它的效率不是很高。SDK系统,主要采用线性判别分析方法;美国Viisage公司相对而言,Fisher线性分析的识别率比PCA有所提高,但的FaceFINDER系统,主要采用特征脸分析方法;以色列是并没有提高多少,且它的实时性不如PCA。同样,相对Visionics公司的FaceIt系统,主要采用局部特征分析算于PCA来说,KPCA的识别率要高一点,但是它耗时较长。法。此外,国内的上海银晨智能识别科技公司也在近几年所
8、以,一般在既满足实时性要求和耗时较短的要求下,本研究出了自己的识别系统。然而,这些系统只能应用于特文选择使用PCA进行人脸特征提取。定的
