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题名基于BP网络的人脸朝向识别模型
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作者
吴育文
陈琛
康文豪
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机构
东北大学秦皇岛分校信息与计算科学系
大连交通大学软件学院
浙江科技学院信息与计算科学系
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出处
《影像技术》
CAS
2012年第1期29-32,33,34,64,共7页
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文摘
本文基于BP神经网络建立数学模型解决人脸朝向识别这一重要问题。通过对图片压缩、标准化处理等步骤,建立了一个全新的BP神经网络。并用MATLAB对50张图片进行了实验,实验结果表明,该方法识别准确率高、识别过程速度快。最后,我们就训练样本数目的确定与更有效识别方法的探索两个方面对模型提出了改进。
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关键词
BP神经网络
人脸朝向识别
主成分分析
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Keywords
BP neural netw orks
faces orientation recognition
Principal component analysis
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于发育网络的人脸朝向识别研究
被引量：6
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作者
王东署
谭达佩
韦晓琴
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机构
郑州大学电气工程学院
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2017年第5期23-27,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61174085)
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文摘
针对人脸识别中人脸的朝向、位置以及背景光线不固定的特点,提出了一种基于发育网络的人脸朝向识别新方法.对图像进行处理后发现人眼的特征非常突出,故选择眼睛的位置作为人脸朝向的特征向量,利用发育网络模型对不同背景光线图像中人脸的朝向进行识别.通过和其它方法的测试结果对比,该方法可以有效地解决不同光照条件下人脸朝向识别问题,并具有快速、稳定、高效的特点,且识别率高达100%.
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关键词
发育网络
人脸朝向识别
光线背景
特征向量
识别率
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Keywords
development network
face orientation recognition
light background
feature vector
recognition rate
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于LVQ神经网络的人脸朝向识别方法
被引量：6
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作者
谭乐平
文军
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机构
湖北民族学院理学院
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出处
《湖北民族学院学报（自然科学版）》
CAS
2012年第4期386-389,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60973083)
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文摘
为了满足图像和视屏中人脸的位置,朝向和旋转都不是固定的特点,利用LVQ神经网络模型对图像中人脸朝向识别进行研究.实验采用Matlab工具箱进行LVQ神经网络设计,实现对人脸朝向的判断.实验结果显示,LVQ神经网络可以根据输入图像的二值信息,以较高准确率判断该图像的人脸朝向.
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关键词
人脸朝向识别
LVQ神经网络
MATLAB
特征提取
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Keywords
face orientation recognition
VQ neural network
Matlab
feature abstract
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于概率神经网络的多光谱人脸朝向识别
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作者
梁剑波
柴群
周长敏
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机构
凯里学院大数据工程学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第9期199-203,共5页
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基金
贵州省教育厅自然科学研究青年人才项目(No.黔教合KY字[2020]187号)
黔东南州科技计划项目(No.黔东南科合J字{2021}46号)。
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文摘
人脸识别会受到脸部遮挡与背景光照等不稳定因素干扰,导致识别精度不佳。为此,提出了概率神经网络解决多光谱条件下的人脸朝向识别。通过对数变换与指数变换调节多光谱图像,修补不完整像素,利用分段非线性转变实现直方图均衡化处理。采用主分量分析法建立特征人脸空间,将最初空间降低维度投影至另一空间,并储存人脸特征信息,确定特征矢量数目。以概率神经网络方法,构建输入和输出映射关系,计算各训练样本与权向量间距离,同时结合径向基的非线性映射,输出向量即为人脸朝向识别结果。仿真实验证明,所提方法可有效识别出多光谱人脸朝向,准确率为96.86%。
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关键词
概率神经网络
多光谱图像
人脸朝向识别
均衡化处理
图像特征提取
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Keywords
probabilistic neural network
multispectral image
face orientation recognition
equalization treat-ment
image feature extraction
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分类号
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于神经网络的人脸朝向识别研究
被引量：2
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作者
宋娟
邹翔
尹俭芳
张爽
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机构
宁夏大学物理与电子电气工程学院
中国人民解放军
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出处
《工业控制计算机》
2017年第4期111-112,125,共3页
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基金
2016年宁夏大学大学生创新创业训练计划项目
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文摘
人脸识别近年来是模式识别领域的研究热点,由于人脸形状的不规则性以及光线和背景条件的多样性,增加了识别问题的复杂程度。现有较为成熟算法BP神经网络存在易过拟合,抗干扰能力差等缺陷,而SVM算法数据是否预处理会极大地影响识别精度。针对两种算法的缺陷,提出一种基于LVQ神经网络的人脸朝向识别模型。对任意给出的人脸图像进行5个朝向的预测和识别,并与BP和SVM算法的仿真结果进行对比分析。结果表明,LVQ神经网络的人脸朝向识别率明显高于传统BP和未归一化样本的SVM算法,可以很好解决人脸朝向识别问题,具有较强的环境适应能力和抗干扰能力。
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关键词
人脸识别
LVQ网络
特征提取
识别率
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Keywords
facing-orientation recognition,LVQ networks,feature extraction,recognition accuracy
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于概率神经网络的近红外人脸朝向识别方法
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作者
梁剑波
柴群
周长敏
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机构
凯里学院大数据工程学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第7期172-177,共6页
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基金
黔东南州科技计划项目(No.黔东南科合J字{2021}46号)
贵州省教育厅自然科学研究青年人才项目(No.黔教合KY字[2020]187号)。
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文摘
近红外人脸图像受到光照干扰的影响,导致近红外图像噪声较大且清晰度较低,人脸朝向识别难度较大,为此提出基于概率神经网络的近红外人脸朝向识别方法。首先结合多级小波分解和样条插值法对光照干扰下的近红外人脸图像加以补偿,然后通过二维主元分析法提取图像特征向量,再建立概率神经网络并利用模拟退火粒子群算法优化网络平滑因子,最后将待识别近红外人脸图像输入至训练后神经网络之中,实现人脸朝向识别。实验结果表明,所提方法的近红外人脸图像预处理效果更好,人脸朝向识别pitch角、yam角和roll角误差值容许范围分别为97%、97%、92%,MAE、STD和RMSE分别为3.49、3.45、5.00,均优于文献对比方法,人脸朝向识别精度较高。
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关键词
概率神经网络
近红外人脸朝向识别
多级小波分解
样条插值法
模拟退火粒子群算法
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Keywords
probabilistic neural network
near infrared face orientation recognition
multilevel wavelet decomposition
spline interpolation
simulated annealing particle swarm optimization
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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