人脸朝向识别数模论文
本文研究人脸朝向识别技术,利用BP神经网络理论知识,建立数学模型,判别图像中的人脸朝向。首先,使用主成分分析法提取图像像素的灰度值,转换为特征向量,并对输入向量进行归一化处理。然后,设置输出端,输出值对应五个人脸朝向:右方、右前方、前方、左前方和左方。通过调整中间层神经元个数和网络参数,得到收敛速度较快的BP神经网络模型。实验结果表明,基于BP神经网络的人脸识别准确率可达82.5%。最后,利用已建立的模型对9号和10号两组图像进行判断,正确率高达100%。
知识点:
1. 人脸朝向识别:人脸应用研究中重要的一步,目的是判别图像中的人脸朝向。
2. BP神经网络:一种人工神经网络模型,能够学习和模拟人脸朝向识别的非线性映射关系。
3. 主成分分析法(PCA):一种经典的降维方法,用于降低图像像素矩阵的维数,提取特征向量。
4. 特征向量:图像像素矩阵的降维结果,用于BP神经网络的输入向量。
5. 归一化处理:对输入向量进行处理,使取值在[-1,1]之间,加快网络的训练速度。
6. 中间层神经元:BP神经网络中的隐含层,用于学习和模拟人脸朝向识别的非线性映射关系。
7. 网络参数调整:调整中间层神经元个数和网络参数,得到收敛速度较快的BP神经网络模型。
8. 人脸识别准确率:基于BP神经网络的人脸识别准确率可达82.5%。
9. 图像像素处理:对图像像素矩阵进行降维处理,提取特征向量。
10. 工具箱:软件实现大量数据计算。
11. 非线性映射能力:BP神经网络的非线性映射能力在人脸识别和图像处理方面具有一定的优势。
12. 图像处理:对图像进行降维处理,提取特征向量,并进行人脸朝向识别。
13. 人脸朝向数学模型:建立的人脸朝向识别数学模型,用于判别图像中的人脸朝向。
14. 图像像素矩阵:图像像素的矩阵形式,用于BP神经网络的输入向量。
15. 降维处理:对图像像素矩阵进行降维处理,提取特征向量。