基于DCT和BP神经网络集成的人脸识别

人脸识别是模式识别和图像处理领域的研究热点和难点,尽管已提出了许多方法,然而如何在变化的环境下实时、高效地识别人脸仍是一个难题.鉴于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)有较高的压缩性能和快速算法以及集成神经网络良好的泛化能力,提出了基于DCT和神经网络集成的人脸识别方法.首先用DCT提取人脸特征矢量,然后构建集成BP(back propagation)神经网络对人脸进行分类识别.在ORL(olivertti research laboratory)人脸库上的仿真实验结果表明,提出的方法取得了较快的训练和识别速度、较高的识别率,因此该方法是一种快速高效的人脸识别方法.     

基于变尺度DCT和PCA的人脸识别方法

针对实际应用中要对不同尺度的人脸图像进行匹配和识别的需求,提出一种基于变尺度DCT(离散余弦变换)结合PCA(主成分分析法)的人脸识别方法.首先将不同尺度的人脸图像进行DCT变换,然后提取出相同的DCT系数,再将提出的DCT系数进行PCA降维,最后进行匹配识别.通过对ORL人脸库及实验采集的多尺度人脸图像进行实验,证明了所提方法对不同尺度图像的匹配识别有效,并测算了DCT变换后的修剪尺度及PCA特征维数对该方法识别准确率的影响.     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

基于DCT和分块2D2PCA的人脸识别

为了解决人脸识别算法双向二维主元分析(2D2PCA)表征的信息不全面,鲁棒性差、识别速率较慢的问题,提出了一种结合二维离散余弦变换(DCT)算法和改进的双向二维主成分分析算法(模块(2D)2PCA)的新的人脸图像识别算法,该算法首先利用二维离散余弦逆变换(DCT)对人脸图像进行压缩,利用二维离散余弦逆变换(IDCT)对图像进行重建,可以去除了人脸图像中的干扰冗余信息。然后通过改进的2D2PCA算法即分块2D2PCA提取重建人脸图像中的特征。最后,用最近邻法对人脸图像进行识别,并定义了人脸图像相似度的概念。本文对ORL人脸图像数据库进行了实验。实验表明,本文算法有效的增强了识别的鲁棒性,缩短了识别的时间。     

基于主成分分析和BP神经网络的车标识别

在对3种数据降维技术进行了比较研究的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的车标识别算法.首先,利用PCA方法获得特征车标;然后,将待识别车标投影到特征车标张成的子空间;最后,通过BP神经网络进行车标识别.实验结果表明,该算法能有效提高车标的识别率,对光照和噪声有很强的鲁棒性.     

采用二代曲波变换和反向传播神经网络的人脸识别方法

针对小波变换在人脸识别中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于二代曲波变换的人脸识别方法.首先将所有样本图像和测试图像通过基于"打包"的快速离散曲波变换进行分解,获得不同尺度、不同角度的曲波变换系数,再利用曲波变换分解系数中包含了人脸重要特征信息的低频系数,作为特征参数送入反向传播(BP)神经网络中进行学习训练,最后将训练好的BP神经网络用于人脸识别.经剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验表明,所提方法的识别正确率达到95%,比Daub(2)小波基的小波变换方法的识别正确率提高了2.5%.     

基于PCA的神经网络在人脸识别中的应用

特征提取部分是要从人脸图像中提取可以区分不同类别人脸的特征信息(有效识别信息)。将图像预处理、二维PCA特征提取和神经网络分类器结合提出了一种改进的图像识别方法,和其他方法进行了比较,在Matlab环境中的仿真结果表明,该算法降低了系统的运算复杂度,提高了人脸识别率。     

基于小波变换和PCA分析的人脸识别方法及实现

针对传统的特征脸对光线、角度、尺寸等因素比较敏感的问题,在二次小波变换的基础上,对人脸库进行主成分分析（PCA）,提取特征脸和代数特征,并用BP神经网络对人脸进行识别,该算法充分利用小波变换和神经网络的自适应特性,得到较好的识别效果．     

基于萤火虫BP神经网络的车牌识别算法

为了提高车牌识别的精确度,提出一种萤火虫反向传播(back propagation, BP)神经网络车牌识别算法.首先,采用原始图像的色相饱和度(hue saturation value, HSV)模式定位车牌并切割出字符,再提取字符的局部二值特征和像素统计特征作为BP神经网络的输入;然后,利用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值训练BP神经网络;最后,对萤火虫BP神经网络与原始BP神经网络算法进行对比分析.结果表明,萤火虫BP神经网络算法对字符的识别精度高于原始BP神经网络,该算法可用于车牌识别.     

基于LBP和PCA特征提取的人脸识别

为有效解决局部二元模式(LBP)在人脸识别特征提取时维数过高的问题,提出了一种结合LBP特征和主成分分析(PCA)的人脸识别方法.首先,对人脸图像进行分块,提取其LBP直方图特征,然后使用PCA方法对特征向量进行降维,最后将降维后的特征向量用于识别.在FERET人脸库上的实验结果表明:相对于原始LBP表达方法,结合LBP和PCA的人脸表达能有效降低计算复杂度,同时也较好地保持了原有识别精度.     

基于RBF网络的人脸识别和表情分析方法研究

为解决人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题,进一步提高人脸表情识别率。本文在分析现有人脸表情识别方法的基础上,提出新的识别技术,即采用基于径向基函数(RBF)神经网络的方法,首先对图像皮肤和非皮肤像素进行分离,把人脸区域从检测到的皮肤区域中提取出来,然后以人脸表情数据库JAFFE为测试数据库,对人脸图像进行Gabor小波变换(GWT)和离散余弦变换(DCT),最后将该算法用于径向基函数神经网络的训练过程,建立相应优化模型,并将其应用到人脸表情的识别中,研究结果表明,具有收敛速度快、识别率高等优点,比文献中的方法提高了3%和8%的识别率。     

基于分块2D DCT和(2D)~2PCA的人脸识别

人脸识别是生物特征识别技术中的重要研究领域,应用前景广阔.研究者们虽然提出了很多人脸识别算法,但其性能仍需进一步改进.为了提高现有人脸识别算法的识别准确率,提出了一种新的基于分块二维离散余弦变换(2DDCT)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的人脸识别算法.首先,将图像分块,利用2DDCT进行图像压缩,去除冗余信息,并通过逆2DDCT重建图像;其次,通过(2D)2PCA消除图像的行、列相关性,降低特征维数;最后,应用最近邻分类器进行人脸识别,在ORL人脸数据库中的实验证明了本算法的有效性.     

一种人脸识别的新方法

针对人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题，引入了离散余弦变换（DCT）和K—L变换来减小不同姿态所造成的影响，考虑到K—L变换可以对图象进行压缩，用K—L变换来降低图象数据的维数，并利用主成分分析的思想，只取一部分特征向量来表示数据。通过径向基（RBF）函数神经网络来达到识别不同人脸的目的。RBF网络的训练采用粒子群算法（PSO）。经实验证明，此方法可以达到较高的识别精度。     

Gender Recognition with Face Images Based on Partially Connected Neural Evolutionary

In this paper,a new type of neural network model - Partially Connected Neural Evolutionary (PARCONE) was introduced to recognize a face gender. The neural network has a mesh structure in which each neuron didn't connect to all other neurons but maintain a fixed number of connections with other neurons. In training,the evolutionary computation method was used to improve the neural network performance by change the connection neurons and its connection weights. With this new model,no feature extraction is needed and all of the pixels of a sample image can be used as the inputs of the neural network. The gender recognition experiment was made on 490 face images (245 females and 245 males from Color FERET database),which include not only frontal faces but also the faces rotated from-40°-40° in the direction of horizontal. After 300-600 generations' evolution,the gender recognition rate,rejection rate and error rate of the positive examples respectively are 96.2%,1.1%,and 2.7%. Furthermore,a large-scale GPU parallel computing method was used to accelerate neural network training. The experimental results show that the new neural model has a better pattern recognition ability and may be applied to many other pattern recognitions which need a large amount of input information.     

用BP神经网络法预测反相液相色谱保留值

运用逐步回归法筛选BP人工神经网络的输入元素改进BP网络的结构，并用于疏水分配常数及氢键作用能预测反相液相色谱保留值，结果表明，逐步回归法与人工神经网络相结合，能优化网络，大大提高网络收敛速度在很大程度上克服了通常BP网络过所合的缺点，较通常BP神经网络及回归法在处理构效关系方面有更强的信息处理能力和预测能力。     

基于QGA—BP神经网络的人脸识别技术研究

本文介绍了人脸识别的发展概况和人脸识别的主要方法。提出了一种基于QGA和BP神经网络相结合的人脸识别方法。首先使用M—FastlCA方法进行人脸特征提取,然后采用QGA-BP神经网络作为人脸识别的分类器,仿真实验具有较好的识别效果,表明本文方法是一种可行的人脸识别方法。     

基于子图特征组合的人脸识别技术研究

提出了一种基于子图特征组合的人脸特征提取方法,并结合BP神经网络给出一种人脸识别模型.模型首先将人脸图片分割为子图,然后对每个子图进行离散余弦变换并选择最大的余弦系数表示该子图,最后将这些系数组合为向量作为整幅图像的特征.我们选择BP神经网络作为人脸识别模型中的分类器,并通过实验优化相关参数.基于ORL数据库的模拟实验表明,所提出的特征提取算法是有效的,并且模型具有较高的识别率.     

基于主分量分析的形状特征提取及识别研究

主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效的方法,可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中,用PCA法提取图像的形状特征,能够较好地满足识别层的输入要求。在识别层研究了3种识别方法:最近邻法则、BP网络及协同神经网络方法,均取得了满意的实验效果。