基于稀疏滤波和神经网络的人脸识别算法.pdf

《基于稀疏滤波和神经网络的人脸识别算法》这篇论文主要探讨了如何解决传统人脸识别算法在光照、角度、表情变化等因素影响下性能下降的问题。文章提出了结合稀疏滤波和反向传播神经网络（SF-BPNN）的新型算法，以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。 传统的主成分分析（PCA）结合距离测度的人脸识别方法在面对复杂环境变化时表现不佳。论文作者何金洋从特征优化选择的角度出发，利用神经网络的非线性映射能力，结合稀疏滤波的特性，提出了一种新的算法流程。通过稀疏滤波对输入数据进行降维处理，获取紧凑的初级特征表达，这一过程有助于减少无关信息和噪声的影响。接着，这些初级特征被输入到反向传播神经网络（BPNN）中，进行非线性分类，以实现更精确的识别。 稀疏滤波是一种有效的特征选择技术，它能通过特征竞争机制选取最具代表性的特征，减少计算复杂度同时增强特征的描述能力。神经网络，尤其是BPNN，以其强大的非线性映射能力，能够学习和捕捉数据的局部分布特性，对于处理复杂的人脸图像识别任务非常有利。 实验结果显示，该SF-BPNN算法在FERRET数据库上的人脸识别效果优于传统方法。这表明，将稀疏滤波与神经网络相结合可以有效地提升人脸识别在现实场景中的性能，即使在光照变化、姿态差异、表情变化等干扰因素存在的情况下，也能保持较高的识别率。 关键词：人脸识别、稀疏滤波、神经网络、SF-BPNN、主成分分析。这些关键词揭示了本文的核心研究内容和方法，即利用稀疏滤波进行特征提取，结合神经网络进行非线性分类，以改善人脸识别的性能。 该研究为解决人脸识别的挑战提供了一个创新的解决方案，通过融合稀疏滤波器和神经网络的优势，提高了算法的稳定性和实用性，对于实际应用具有重要的参考价值。未来的研究可以进一步探索如何优化这两种技术的结合，以适应更多变的环境条件，提升人脸识别的效率和准确性。