基于LVQ神经网络的手写字母识别

提出了一种基于LVQ神经网络的手写英文字母识别方案.介绍了LVQ神经网络的基本原理,并利用LVQ神经网络的结构简单、泛化性能好、收敛速度快的特点,将它应用于复杂的英文字母识别.通过对英文字母图像进行预处理和特征提取,将提取的特征对网络进行训练,并利用训练好的网络对英文字母进行识别.Matlab仿真实验结果表明,LVQ神经网络可以对英文字母获得较高的识别率.     

基于线性降维技术和BP神经网络的热红外人脸图像识别

结合线性降维技术与BP神经网络对热红外人脸图像进行了识别研究.首先利用主成分分析和线性判别分析对热红外人脸图像进行图像降维及特征提取,然后将提取出的热红外人脸图像特征向量用于BP神经网络的训练,得到一个鲁棒性和容错性较强的分类器,用这个分类器对热红外人脸图像进行分类识别.实验结果表明,由于所提方法在提取便于分类的模式特征基础上,采用神经网络作为分类器代替特征向量间的欧氏距离判别,获得了较高的热红外人脸图像识别率.     

基于区域变换的人脸融合改进算法

针对人脸融合过程中出现的侧面图像无法正常融合及肤色融合的问题,利用TP-GAN神经网络源图像人脸的倾角对目标图像人脸进行变换和生成,保证源与目标图像人脸倾角的一致性,同时在生成过程中引入对抗损失与对称损失统一性保留的损失组合,保证生成人脸图像的身份判别稳定.选取了Multi-Pie人脸数据集进行实验,实验表明:加入TP-GAN网络后,相对于传统的人脸融合算法在人脸多角度融合问题方面得到了有效的提高,解决了目标人脸图像为侧面图时无法完美融合的问题.     

利用颜色信息的人脸检测方法研究

提出一种利用颜色信息的人脸检测方法 .首先把输入的彩色图像从 RGB转换到 YIQ颜色空间 ,提取与人的肤色相关的 I分量图像 ,通过对整幅 I分量图像进行尺度变化和窗口扫描 ,解决待测人脸的位置、大小不同问题 ,实现平移不变和尺度不变 .然后对 I分量图像进行门限化处理 ,提取 I分量图像中可能包含人脸的接近人的肤色的区域 .最后把经过肤色区域滤波的灰度图像作为特征送入训练好的神经网络 ,由神经网络判别该图像是否一张人脸 .实验表明 ,该方法能有效地检测彩色图像中的人脸     

基于脉冲神经网络人脸特征提取

运用基于复杂度和最佳阈值算法对人脸图像进行人眼特征定位并标准化图像,引入生物并行机制的脉冲神经网络训练输入图像,获得稳定的神经元突触强度矩阵,选取此矩阵系数作为人脸特征向量,用最近邻法则分类识别.利用该突触强度分布矩阵,注入刺激电流,神经网络中原始图像得以重建.实验证明,该方法在表情、姿态变化以及深度旋转的图像中特征定位准确,识别率较高.     

基于LVQ神经网络的医学图像识别研究

以医学肝脏CT图为研究对象,设计了一种基于LVQ神经网络的医学图像识别方法。基本思想是首先确定图像ROI区域,并作灰度映射变换。接着提取其颜色、纹理和形状特征构成表征医学图像的特征矢量,最后将特征归一化后利用LVQ神经网络进行识别。通过与其他典型神经网络识别方法的实验比较,结果表明,设计的方法能取得更为理想的识别效果。     

基于LVQ神经网络的冷轧带钢表面缺陷分类方法

将LVQ神经网络用于冷轧带钢表面缺陷的自动分类中,解决了以往分类方法在多噜缺陷模式类型情况下耗时多和准确率低的问题.对现场采集到的14种主要缺陷类型进行了实验.实验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,在多缺陷种类分类的过程中准确率能得到保证.     

基于LBP与卷积神经网络的人脸识别

卷积神经网络在人脸识别上有较好的效果,但是其提取的人脸特征忽略了人脸的局部结构特征.为了提取更加全面的人脸特征,提出一种基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)与卷积神经网络相结合的新方法.首先,提取人脸图片的LBP特征图像,然后把LBP图像与原RGB图像结合作为网络输入数据,并且使用随机梯度下降法训练网络参数,最后用训练得到的网络模型对人脸图片进行识别.通过在LFW(labeled face in the wild)人脸识别数据库上的实验表明,在卷积神经网络中加入LBP图像信息可以提高人脸识别的准确率.另外,当增加训练数据时,提出的方法得到的识别率会进一步提高,更说明提出方法的有效性.     

基于级联卷积神经网络的人脸特征点识别算法实现

针对在有冗余图像信息干扰下进行人脸有效特征点提取时精度不高的问题,提出了基于级联卷积神经网络的人脸特征点检测算法.在该算法中:输入层读入规则化的原始图像,神经元提取图像的局部特征;池化层进行局部平均和降采样操作,对卷积结果降低维度;卷积层和池化层分布连接,迭代训练,输出特征点检测结果.该算法采用Python语言编程实现,在人脸数据集进行仿真实验,结果表明该算法对人脸特征点有较高的识别率.     

基于OpenCv的性别识别系统软件的设计

基于OpenCv利用级联分类器和卷积神经网络算法设计完成了一个人脸检测与性别识别软件系统。系统可以对静态图像及视频图像进行人脸检测,若无人脸,提示未检测到人脸;若有人脸图像,框出人脸区域,并进行性别识别。实验结果表明,本系统基本可达到较高的正确识别率和实时识别的要求。