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基于神经树的人脸识别方法研究

作　者: 张红岩
导　师: 沈学利
学　校: 辽宁工程技术大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人脸识别 图像处理 特征提取 主成分分析 柔性神经树
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


人脸识别技术是一种通过计算机提取人脸的特征来自动进行身份验证的一种生物特征识别技术。融合了模式识别、数字图像处理、计算机视觉、人工神经网络和生物特征技术等多个学科的理论和方法,研究人脸识别技术具有重大的理论和实用价值。本文具体讨论了人脸识别技术中的主要的三个阶段:图像预处理、特征提取和人脸识别分类。首先引入了人脸识别预处理的几何归一化的方法、图像增强、图像边缘检测及锐化处理和图像二值化等方法,和特征提取的主成分分析算法;然后对分类器设计提出了改进方法。(1)针对经典BP神经网络在识别当中的不足,提出对PSO算法的学习因子和惯性权值进行改进,使用改进后PSO(IPSO)对BP网络改进,以及对BP网络采用隐层数目可变的方法。经过优化过的BP网络性能有了很大程度的提高,特别是在训练速度和判别判定准确性上,较传统方法更加精确。(2)为了进一步提高分类器的性能,根据柔性神经树具有的特征优势分析,采用多表达式编程算法对其结构进行优化,然后提出了一种新方法对其的权值、阈值、学习因子等参数的优化,将该新方法称为区域选择粒子群算法(RSPSO),经过优化建立了完整的柔性神经树模型。通过实验证比较BP网络、IPSO+BP网络和柔性神经树三者性能,柔性神经树识别时间更短,识别率更高,具有更好分类效果。(3)仿真实验通过使用标准人脸图像库ORL和Yale数据库上实验的结果都表明提出以上改进算法在识别性能上具有很大的提高,尤其基于神经树的人脸识别比其他方法的实验结果识别效果更好、更具有效性和可靠性。

全文目录


致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-12
1 绪论  12-24
  1.1 人脸识别研究的背景和意义  12-13
  1.2 人脸识别研究的发展历史及现状  13-16
    1.2.1 人脸识别研究的发展历程  13-14
    1.2.2 国内外研究现状  14-16
  1.3 人脸识别结构及方法  16-19
    1.3.1 人脸识别构成  16-18
    1.3.2 主要的人脸识别方法  18-19
  1.4 人脸识别技术存在的困难  19-22
    1.4.1 人脸自身原因  19-21
    1.4.2 外界环境影响  21-22
  1.5 论文的主要研究内容  22-23
  1.6 论文的结构安排  23-24
2 人脸图像的预处理  24-38
  2.1 引言  24
  2.2 人脸图像库  24-26
  2.3 几何归一化  26-28
  2.4 图像增强  28-33
    2.4.1 直方图均衡化  29-31
    2.4.2 均值滤波  31-32
    2.4.3 中值滤波  32-33
  2.5 图像边缘检测  33-35
  2.6 图像二值化  35-37
  2.7 本章小结  37-38
3 基于主成分分析的特征提取  38-45
  3.1 引言  38
  3.2 K-L 变换的基本理论  38-40
  3.3 PCA 用于人脸特征提取  40-43
    3.3.1 用PCA 进行特征提取的步骤  41-42
    3.3.2 PCA 的参数  42
    3.3.3 特征提取模块设计  42-43
  3.4 实验设计与实验结果  43-44
  3.5 本章小结  44-45
4 神经树网络结构、学习算法及其设计  45-66
  4.1 人工神经网络概述  45
  4.2 神经元模型与神经网络结构  45-48
    4.2.1 神经元模型  45-47
    4.2.2 神经网络结构  47-48
  4.3 神经网络模型和特征  48-50
  4.4 基于BP 神经网络人脸识别  50-54
    4.4.1 BP 神经网络分类器  50-51
    4.4.2 BP 神经网络结构  51-53
    4.4.3 BP 神经网络优缺点  53-54
  4.5 基于改进粒子群BP 网络的结构设计  54-58
    4.5.1 粒子群算法改进  56
    4.5.2 优化BP 神经网络  56-58
  4.6 基于改进柔性神经树的结构设计  58-65
    4.6.1 柔性神经树的基本理论  58
    4.6.2 柔性神经树结构编码  58-59
    4.6.3 多表达式编程优化柔性神经树结构  59-62
    4.6.4 改进算法对柔性神经树参数优化  62-64
    4.6.5 柔性神经树建立优化过程  64-65
  4.7 本章小结  65-66
5 基于神经树网络的人脸识别  66-81
  5.1 概述  66-67
  5.2 仿真实验过程  67-69
    5.2.1 仿真实验步骤  67-68
    5.2.2 相关参数设置  68-69
  5.3 人脸识别各模块界面设计  69-75
  5.4 实验结果分析与比较  75-79
    5.4.1 Yale 人脸图像库  75-77
    5.4.2 ORL 人脸图像库  77-79
  5.5 本章小结  79-81
6 总结与展望  81-83
  6.1 总结  81-82
  6.2 展望  82-83
参考文献  83-87
作者简历  87-88
学位论文数据集  88-89

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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