一种基于人工神经网络的人脸识别方法.pdf

【人脸识别技术概述】 人脸识别是一种生物特征识别技术，它利用人的面部特征进行个人身份的确认或验证。这种技术基于人类面部的独一无二的特性，如眼睛、鼻子、嘴巴的形状和位置，以及面部轮廓等，来创建一个可以区分个体的数学模型。 【人工神经网络在人脸识别中的应用】 人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是模仿生物神经元网络构建的计算模型，广泛应用于模式识别和分类任务，包括人脸识别。在本文中，作者提出了一种基于反向传播（Back Propagation, BP）神经网络的人脸识别新算法。 【特征提取】 特征提取是人脸识别的关键步骤。文章采用了积分投影（Integral Projection）和几何特征相结合的方式。积分投影是一种快速计算图像特征的方法，它通过将图像沿特定方向积分，得到反映图像形状和结构的投影值。几何特征则涉及面部关键点的位置和比例，如眼睛、鼻子和嘴巴的相对位置。这两种特征结合构建的特征向量能够更全面地描述人脸的特性。 【BP神经网络】 BP神经网络是多层前馈网络，通过反向传播算法调整权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在人脸识别中，BP网络作为分类器，接收特征向量作为输入，并学习将它们映射到对应的人脸类别。 【实验结果】 在ORL人脸数据库上的实验表明，该算法仅用13个特征就能达到平均99%的识别率。这体现了算法的高效性，不仅识别能力强，而且显著降低了所需的特征维度和计算复杂度。较低的特征维数意味着存储和处理数据的需求减小，而高识别率则保证了系统的准确性和可靠性。 【总结】 本文提出的基于BP神经网络的人脸识别方法，通过集成积分投影和几何特征，实现了高效、准确的人脸识别。这种方法对于提高人脸识别的性能，尤其是在资源有限的环境中，具有重要的实际意义。同时，它也为未来研究如何进一步优化特征提取和神经网络设计提供了有价值的参考。