基于人工神經網絡的人臉識別技術研究及應用.pdf

1、隨著社會的不斷進步，計算機技術、網絡技術的高速發(fā)展，傳統(tǒng)的身份驗證技術已經無法滿足當代科技的發(fā)展和人類社會的需求。相比其他識別方法，人臉識別更加的自然友好且容易被接受，所以得到廣泛的研究與應用。因此本文提出了一個基于人工神經網絡和圖像特征提取的人臉圖像識別的方法。為了區(qū)別于常見方法，首先使用分塊PCA算法對人臉圖像進行處理，獲得不同分塊數下的人臉圖像特征，然后將這些特征作為人工神經網絡的輸入，輸出即是相對應的人的類別。
　　實驗采

2、用ORL人臉圖像庫進行分塊PCA算法的識別研究，分別將人臉圖像分塊成1×1，2×1，2×2，4×2和4×4進行測試。測試結果表明:隨著人臉圖像分塊數的增加，人工神經網絡的復雜度也隨之升高，因此需要更多的訓練周期才能完成人工神經網絡的訓練。隨著人臉圖像分塊數的增加，神經網絡結構的復雜度也隨之升高，其模式識別能力亦隨之增加，因此完成人工神經網絡的訓練后，該神經網絡的識別精度較高。通過上述實驗研究結果表明，基于分塊PCA算法與人工神經網絡進行