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《长沙理工大学》 2010年
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基于模糊RBF神经网络的人脸识别系统研究

胡波  
【摘要】:人脸识别是一个典型的图像模式分析、理解与分类计算问题,涉及到模式识别,计算机视觉,人机交互,统计学习,认知科学等多个学科,是模式识别领域研究的热点和难点之一。同时,作为一种生物特征识别关键技术,AFR技术在身份认证、智能监控、信息安全、金融等领域具有潜在而广大的应用前景。然而,非理想条件下的人脸识别技术仍然是一个极具挑战性的课题,要开发出鲁棒和实用性强的AFR系统还需要解决大量的关键问题。 本文概括地分析了国内外在人脸识别方面的研究历史和现状,阐述了人脸图像预处理的主要算法,研究了几种目前流行的人脸特征提取算法及其改进,探索了基于模糊RBF神经网络的人脸图像识别系统的设计与实现。 本文主要工作如下: 1、对人脸图像进行基于分块的离散余弦变换(Divided Discrete CosineTransform,DDCT)。首先对人脸进行分割,对分割出的各图像块进行DCT变换,然后提取DCT(Discrete Cosine Transform)系数的低频分量和高频分量构造出每块人脸的DCT特征矩阵。 2、利用奇异值分解阈值压缩(Singular Value Decomposition Threshold Compression,TCSVD):方法对DCT特征矩阵进行奇异值分解与压缩降维。由于分割图像的DCT低频分量含有大量由于遮挡、光照及表情变化等因素引起的冗余信息,有必要对图像的奇异值进行压缩降维,然后对这些奇异值特征进行组合,构造出最终的人脸组合鉴别特征。 3、设计一种基于模糊RBF神经网络的人脸图像分类器。由于RBF网络与模糊推理过程具有函数等价性,可以将两种不同构造的系统在函数上统一起来,使网络的参数和运算具有明确的含义。我们将RBF网络中的模式聚类中心数和模糊规则数对应起来,构造网络的环境参数使网络具有模糊推理和分类能力。 4、训练模糊RBF神经网络。模糊RBF神经网络一般采用BP算法进行学习,收敛速度慢,提出了一种改进的Levenberg-Marquart优化算法(简称L-M算法)对神经网络进行学习,改进的L-M算法在学习次数和准确度方面都优于BP算法。 5、应用于人脸识别。对训练好的模糊RBF神经网络分类器ORL人脸库进行测试,仿真实验结果表明了本文方法的有效性和可行性。
【学位授予单位】:长沙理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【参考文献】
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前2条
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8 杨兴林;强流直线感应加速器故障诊断与性能评估技术研究[D];中国工程物理研究院;2006年
9 王晓慧;基于FTS的微结构表面超精密车削控制系统及实验研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
10 李勤道;基于炉内参数测量的燃烧系统优化运行理论与技术的研究[D];华北电力大学;2013年
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3 孟艳;协同进化PSO算法优化RBF网络在齿轮箱故障诊断中的应用[D];中北大学;2011年
4 姚宁;基于差分进化算法优化的RBF神经网络的异步电机故障诊断研究[D];太原理工大学;2011年
5 李昆仲;基于RBF神经网络的边坡稳定性评价研究[D];长安大学;2010年
6 史国强;基于RBF神经网络的网页分类技术研究[D];中国石油大学;2011年
7 王丽霞;基于BP和RBF神经网络的光伏最大功率跟踪对比研究[D];汕头大学;2010年
8 闫晶;基于MEDO粒子群算法的流量软测量RBF网络优化研究[D];燕山大学;2010年
9 张师玲;基于RBF神经网络与模糊控制的电力系统短期负荷预测[D];江苏大学;2010年
10 裴雪红;基于改进RBF神经网络的PID控制[D];哈尔滨理工大学;2010年
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