基于主成分分析的人工神经网络人脸识别方法的研究

李莉

中国海洋大学

摘要：

人脸识别是模式识别和人工智能领域的研究热点之一.它涉及图像处理、生理学、心理学、认知科学等诸多学科领域,且在各种有效证件的核对、安全监控和罪犯捕获等方面有着广阔的应用前景.该文主要工作包括:(1)分析了主成分分析法在特征向量选择方面的问题,提出了一种基于主成分分析和人工神经网络结合的多姿态、表情准下面人脸图像识别方法.首先对不同人以及同一个人的人脸图像进行主成分变换,然后根据得到的人脸图像类内及类间距离数值的变化结果,在充分考虑到其可分性和计算工作量的前提下,选择适当的主成分变换向量的个数并进行人脸图像的特征提取.通过实验验证,此方法有效抑制了表情、姿态变化等因素对人脸识别造成的不利影响,提高了对此类人脸图像的识别率.(2)使用BP神经网络进行人脸图像的分类识别.由于BP算法本身固有的缺陷,用普通的BP算法训练时,网络收敛速度很慢,而且存在着局部极小值的问题,因此我们采用了改进的BP算法来提高学习速率和增加算法的可靠性.改进的BP算法采用动量法和学习率自适应调整的策略.采用动量法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性,有效的抑制网络陷入局部极小,从而找到更优的解.而自适应调整学习率可以有效的缩短学习时间,加快收敛速度.最后将经过PCA方法所抽取的人脸图像的特征向量送入到改进后的BP神经网络中进行分类识别.

关键词：人脸识别;主成分分析;多姿态;表情;准正面人脸图像;神经网络

授予单位：中国海洋大学

授予学位：硕士

学科专业：信号与信息处理

导师姓名：姬光荣

学位年度：2004

语种：中文

分类号：TP391.41;TP183

页数：32

在线出版日期：2005-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）