基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別系統(tǒng)研究.pdf

1、當(dāng)今社會是一個(gè)信息化高度發(fā)展的社會，科技的應(yīng)用滲透到了各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。人臉識別技術(shù)，就是這個(gè)時(shí)代的產(chǎn)物，此技術(shù)正被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，比如樓宇進(jìn)出的安全控制、海關(guān)的安全檢查、智能卡的身份認(rèn)證、網(wǎng)絡(luò)尋人等等。人臉識別技術(shù)是未來身份識別認(rèn)證的主要發(fā)展方向之一。
　　人臉識別經(jīng)歷了完全依賴于人工、人機(jī)交互、機(jī)器自動識別三個(gè)階段，且擺脫了最初對背景單一正面灰度圖像的識別，在對多姿態(tài)人臉識別研究的基礎(chǔ)上，以實(shí)現(xiàn)動態(tài)人臉識別為載體，向三維人臉識別的

2、方向發(fā)展，并取得了一定的成果。在我國，人臉識別技術(shù)雖然起步較晚，但是發(fā)展很迅速，得到了國家的大力支持。目前，我國很多高校、研究機(jī)構(gòu)等，在圖像處理和模式識別領(lǐng)域都有很好的研究基礎(chǔ)，并積極開展了包括人臉識別在內(nèi)的人體生物特征識別技術(shù)的基礎(chǔ)研究，并取得了良好的研究成果，相信在不久的將來，我國在這一領(lǐng)域的研究將會進(jìn)入世界的先進(jìn)行列。人臉識別作為識別領(lǐng)域最經(jīng)典的問題之一，目前已有很多的解決方法，并取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。但是能夠?qū)嶋H應(yīng)用并且用于任意

3、背景、任意姿態(tài)的通用人臉識別系統(tǒng)還沒有出現(xiàn)。因此人臉識別走向應(yīng)用領(lǐng)域，比如提高所提取人臉特征的有效性、分類器的優(yōu)化等有待提高。
　　本文的出發(fā)點(diǎn)是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人臉識別技術(shù)兩者結(jié)合起來，致力于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別系統(tǒng)的研究。目的是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，解決人臉識別問題，提高識別系統(tǒng)的識別能力，得到較高的識別精度。其主要工作有:
　　(1)詳細(xì)介紹了人臉識別系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)，幾種典型的人臉識別方法，總結(jié)了人臉識別目前所面臨的主要問

4、題，并介紹了目前國際上一些常用的人臉數(shù)據(jù)庫。
　　(2)將小波變換和改進(jìn)的對偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了基于小波變換和改進(jìn)的對偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法。結(jié)合小波變換和CPN網(wǎng)絡(luò)兩種算法的主要特點(diǎn)，利用小波變換后的低頻子圖像代替原始人臉圖像，不但去除了圖像的冗余信息，降低了人臉數(shù)據(jù)的維數(shù)，而且對隨機(jī)噪聲進(jìn)行了壓制，減少了干擾 CPN識別性能的不相關(guān)因素，取得較高的識別率。
　　(3)提出加權(quán)二維主成分分析的算法，并將離散余