Linex损失下的BP神经网络分类方法及在人脸识别中的应用

针对一类特定目标人脸识别中存在的问题,提出一种基于Linex损失下BP神经网络的分类方法,并给出了剑桥大学ORL人脸库上的测试结果.实验结果表明,所提出的方法能有效解决传统BP神经网络特定目标人脸识别中存在的问题.     

Gabor滤波和蚁群优化BP神经网络的人脸识别

研究了使用Gabor滤波和PCA主成分分析法来实现人脸特征提取并使用蚁群优化BP神经网络进行人脸识别的方法.首先,使用Gabor滤波器对预处理后的图像生成不同尺度和方向下的特征向量,然后使用PCA主成分分析法对特征向量进行压缩,为了提高BP神经网络对表情的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的各参数,最后使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别.仿真实验表明文中的方法能有效地实现对人脸表情进行分类,且较其他方法具有更高的识别率.     

Stein损失下BP神经网络分类方法在人脸识别中的应用

在统计判决理论的框架下,针对一类特定目标人脸识别中存在的问题,提出了基于Stein损失的BP神经网络分类方法,证明了Stein损失下的BP神经网络的收敛性,经过剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验,表明这种方法能有效解决传统的BP神经网络特定目标人脸识别中存在的问题.     

基于人工神经网络的人脸识别分类器设计

为了提高人脸识别系统的自适应性,采用BP神经网络对抽取出的人脸特征进行识别。对人工神经网络、BP网络应用于人脸识别的过程做了简要介绍。并通过仿真实验加以验证。     

基于神经网络多分类器融合系统的人脸识别方法

在主成分分析方法（PCA）的基础上,采用3种神经网络（BP、RBF、LVQ）分类器进行人脸识别实验研究.实验中引入多数投票法（MVS）,构建了多分类器组合决策体系,对分类结果进行决策融合.最后,将使用此决策体系的人脸识别结果与使用单一分类器的人脸识别结果进行对比分析.分析结果显示,采用MVS规则的人脸识别系统,能有效提高人脸识别系统的准确率和稳定性,且方法简单可行.     

基于神经网络多分类器融合系统的人脸识别方法

在主成分分析方法(PCA)的基础上,采用3种神经网络(BP、RBF、LVQ)分类器进行人脸识别实验研究.实验中引入多数投票法(MVS),构建了多分类器组合决策体系,对分类结果进行决策融合.最后,将使用此决策体系的人脸识别结果与使用单一分类器的人脸识别结果进行对比分析.分析结果显示,采用MVS规则的人脸识别系统,能有效提高人脸识别系统的准确率和稳定性,且方法简单可行.     

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。     

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%.     

一种用于生物特征识别的分类器的设计及应用

针对声纹识别和人脸识别等高维的生物特征身份识别问题,本文提出了一种基于遗传小波神经网络的补偿模糊分类器,实验结果表明本分类器比传统的BP神经网络的效果好.