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基于PCA和人工神经网络的人脸识别研究

张科  
【摘要】: 人脸定位与识别是一门跨多专业的学科,包括了计算机科学、自动化控制、模式识别、图像处理等学科的知识,具有很高的研究价值和应用前景。由于人脸的三维立体的非刚体,加上人脸变化的诸多不确定因素,另外外部环境如光照等对成像系统的影响,使得人脸定位与识别具有极高的难度,成为当今世界研究最热门的领域。本文对人脸识别有较深入的研究,所做的工作主要有一下几个方面: (1)对图像进行预处理,包括光线补偿、对比度增强、图像增强和图像的前背景分离,对预处理的每个方面通过试验比较了各种技术的优缺点及适用的场合,并选出最适合本试验的方法。 (2)在总结前人的人脸定位方法后融合了多种人脸定位方法的优缺点,提出了一种基于颜色差异、眼睛中心、区域块大小和移动轮廓线融合的梯度眼睛定位方法。该方法采用按算法设计复杂度从小到大的顺序逐步去除‘假眼睛’区域,最终得到精确的、唯一的无‘假眼’的眼睛区域和眼睛中心,并且减小了定位时间,增加了系统的响应度。 (3)本文对主成分分析法有较深入的研究,并运用主成分分析法分别对精确的人脸和眼睛区域的二维图像矩阵提取出一维的特征向量,并提取出特征向量对整幅图像总贡献率在80%以上的特征值,在较好地保留原图像信息的基础上极大的减少了分类器的输入数据量。采用人工神经网络作为识别的分类器,并对人工神经网络有深入的理解。改进的自适应学习率能更快更稳的使网络趋向收敛,避免‘局部收敛’现象。得出主成分分析法和神经网络结合的方法不仅可以提高识别的准确率,而且可以降低识别时间,更重要的是,由于主成分分量的提取和神经网络的模糊和学习特性,使得此方法对人脸姿态变化和人脸表情变化具有很强的适应性和鲁棒性。 (4)通过多组试验得到的数据仔细地分析了各种识别方法、PCA提取的特征的数量、神经网络隐藏层神经元个数和层数对识别时间和识别精度的影响,找到最适宜的方法和状态。


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