基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)作為圖像處理和模式識(shí)別的最重要的應(yīng)用之一，正逐漸成為熱門的研究課題。它在公安，銀行及海關(guān)等機(jī)要部門有著廣泛的應(yīng)用前景。 人臉識(shí)別問(wèn)題涵蓋了圖像處理、模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域，它主要有兩個(gè)部分：特征提取和模式識(shí)別部分。特征提取識(shí)從人臉圖像中提取可以用來(lái)分類的信息；而模式識(shí)別部分是利用提取的特征進(jìn)行模式分類。 對(duì)于特征提取部分，本文中采用的是基于統(tǒng)計(jì)的特征，分別是基于KL變換(KLT)或主成分分析(PCA)

2、的特征臉?lè)椒ê突诰€性判別分析(LDA)的Fisher臉?lè)椒ā?對(duì)于模式識(shí)別部分，首先采用了糾錯(cuò)支持向量機(jī)(SVM)方法和超橢球神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，其中糾錯(cuò)SVM方法有著較高的正確識(shí)別率；而超橢球神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是仿生(拓?fù)?模式識(shí)別理論的一個(gè)應(yīng)用形式，它對(duì)未訓(xùn)練樣本有著較低的錯(cuò)誤接受率?；谝陨蟽牲c(diǎn)，本文提出了一種二次分類方法。它將基于仿生模式識(shí)別理論的超橢球神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法與具有糾錯(cuò)能力的SVM方法結(jié)合起來(lái)，首先使用超橢球神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行第一