基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、本論文研究旨在發(fā)展與改善一種能檢測(cè)出影像中的人臉位置和識(shí)別身分的人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)，提出一個(gè)有效的方法能夠定位出人臉在復(fù)雜環(huán)境下的位置，利用降低影像的復(fù)雜度來(lái)排除多余的背景影像，改善識(shí)別上易遭遇噪聲干擾的問(wèn)題，進(jìn)而建構(gòu)一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)。
　　本論文人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)可分成三大流程：一、人臉檢測(cè)系統(tǒng)，二、人臉定位系統(tǒng)，三、人臉識(shí)別系統(tǒng)。人臉檢測(cè)算法分為兩級(jí)處理：模糊高斯分類器和特征擷取類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。透過(guò)模糊化的概

2、念計(jì)算影像特征向量，進(jìn)行分類器的初步篩選，目標(biāo)希望人臉影像全數(shù)通過(guò)，而非人臉影像越少越好，最后透過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算臉部區(qū)塊特征，由輸出網(wǎng)絡(luò)值判定該影像是否為人臉。人臉定位系統(tǒng)利用高斯擴(kuò)展法找出所有檢測(cè)結(jié)果中是人臉區(qū)塊的位置。人臉識(shí)別系統(tǒng)結(jié)合 PCA算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)人臉影像可歸屬兩個(gè)群集，為同一群集者表示與群集內(nèi)的人臉影像相似性高，人臉影像進(jìn)入兩群集所屬的平行類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，輸出最大值便可識(shí)別該人臉影像的身分。
　　本論文研