Stein损失下BP神经网络分类方法在人脸识别中的应用.pdf

【文章摘要】 本文主要探讨了在人脸识别技术中，如何利用Stein损失下的BP神经网络分类方法来解决特定目标人脸识别的问题。作者刘延喜通过统计判决理论的框架，提出了一种基于Stein损失的BP神经网络分类算法。该方法旨在解决传统BP神经网络在特定目标人脸识别中存在的问题，如误分类和捕获率低等问题。 【Stein损失与BP神经网络】 Stein损失是一种非对称损失函数，常用于处理估计量过高或过低估计造成的不同损失。与平方损失函数相比，Stein损失更适用于解决两类分类问题中，其中一类样本数量较少的情况，如特定目标人脸识别。传统的BP神经网络采用平方损失函数，可能导致少数类别的样本被错误分类到多数类别中，影响特定目标的识别效果。 【方法与贡献】 作者证明了在Stein损失下，BP神经网络的收敛性，并通过剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验，验证了这种方法的有效性。Stein损失下的BP神经网络分类方法可以提高特定目标的捕获率，同时保持网络的泛化能力。这种方法将Stein损失的分类能力和BP神经网络的自适应学习及推广能力结合起来，以改善人脸识别的性能。 【应用领域】 人脸识别技术广泛应用于安全验证、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议和人机交互系统等场景，具有重要的实际应用价值。通过改进BP神经网络的损失函数，可以提高这些应用中的识别准确性和效率，尤其是在处理特定目标识别时，如犯罪分子追踪等。 【总结】 该研究提出了Stein损失下BP神经网络的新颖应用，对于提高人脸识别的准确性，特别是在处理特定目标识别问题上，提供了有价值的理论依据和技术方案。通过这种方法，可以减少由于样本不平衡导致的误分类，提高特定目标的识别捕获率，为实际应用提供更强的识别能力。这一成果为今后在人脸识别领域的深入研究和技术创新奠定了基础。