基于主分量分析的BP神经网络人脸图像识别算法

本文提出了一种基于主分量分析法和反向传播神经网络的图像识别方法，并详细阐述了这种方法的具体实现过程。在整个算法过程中，主分量分析法主要用于图像的预处理，也就是提取有用的特征样本；反向传播神经网络则是作为一个分类器对未知图像进行分类。此方法具有较强的自适应性、较高的识别率以及对某些噪声的鲁棒性。     

基于主分量分析的BP神经网络人脸图像识别算法

本文提出了一种基于主分量分析法和反向传播神经网络的图像识别方法,并详细阐述了这种方法的具体实现过程。在整个算法过程中,主分量分析法主要用于图像的预处理,也就是提取有用的特征样本;反向传播神经网络则是作为一个分类器对未知图像进行分类。此方法具有较强的自适应性、较高的识别率以及对某些噪声的鲁棒性。     

一种基于独立分量分析的人脸识别

文中采用了基于高阶统计信息的特征提取方法,即独立分量分析法(ICA).对数据所做的预处理不但提高了ICA估计模型的收敛速度,而且对消除光照影响起了一定的作用.识别过程中用了基于夹角余弦值测度的最近距离分类器,也较基于欧氏距离测度取得了更好的分类效果.实验表明,该识别方法比特征脸方法的识别率高,并且对人的小姿态变化和饰物影响很小.     

基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法

提出基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法.通过图像的预处理改善了图像的质量,提高了图像的亮度和对比度,降低了图像的维度,然后利用二维主成分分析方法进行人脸关键特征的提取,并将该特征作为神经网络的输入,用改进的神经网络作为分类器,并通过实验证明了算法的有效性和可行性.     

基于独立分量分析和神经网络的人脸识别方法

提出了一种独立分量分析(ICA)和BP神经网络相结合的人脸识别方法(ICABP法),其中人脸图象独立基的提取采用快速独立分量分析方法(FastICA),BP网络采用改进的三层网络结构。该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性。实验表明,ICABP法明显提高了人脸的识别率。     

基于曲波与主分量分析的人脸识别

本文提出了基于曲波变换和主分量分析的人脸识别算法。针对小波变换仅能有效表达图像中的点奇异性的弱点,采用曲波变换提取面部主要特征。由于人脸的主要特征是面部的曲线信息,而曲波变换直接以曲线为表达基元,其变换系数能有效表示沿曲线的奇异性,而且是各向异性的,所以能更好地表达面部特征。进一步使用主分量分析将特征投影到更具表达力的空间中,从而达到更高的识别率。实验结果表明曲波的性能优于小波,尤其是曲波小尺度系数的识别率明显高于小波高频系数。     

基于小波变换和BP神经网络的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解系数和BP神经网络相结合以达到人脸识别的新方法。针对不同的小波基,对人脸图像作小波分解,并将分解低频系数作为人脸特征送入神经网络进行训练。实验表明,选择恰当的小波基能够达到较高的识别率。     

基于DWT和BP神经网络的人脸识别方法

提出了将人脸图像的离散小波变换DWT和BP神经网络相结合以达到人脸识别的方法。由于离散小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,高频部分则对应于图像的边缘和轮廓,能很好的表征人脸图像的特征。而BP神经网络具有很强的分类能力,并且可以运用神经网络的学习算法进行学习。实验表明:二者的结合对人脸识别具有计算量小,识别率高的优点,有很强的实用性。     

基于小波矩和主分量分析的车牌字符识别方法

随着物联网技术的发展,车联网的应用日益广泛,从而对车牌字符的识别提出了更高的要求,而字符识别的关键在于特征的提取和选择。提出了一种基于小波矩和主分量分析提取和选择特征向量的方法。该方法首先通过小波矩提取字符的特征,然后通过主分量分析对提取的特征进行选择,最后将特征向量送入BP神经网络进行字符识别。该方法能够很好的反映图像的全局特征和局部特征,并且具有较强的抗干扰能力。实验结果表明,该方法可以得到较好的识别效果。     

基于多遗传算法的BP神经网络人脸识别

人脸识别应用十分广泛,在实际问题中较高的识别率十分重要,其中BP神经网络模型广泛用于人脸识别.然而在现实应用中,BP神经网络结构和权值阈值的选取往往依靠经验值,这使得BP神经网络存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等问题。针对该问题,提出了一种基于多遗传算法优化BP神经网络结构和权值阈值的人脸识别方法。利用主成分分析算法对人脸图像进行降维,快速独立成分分析算法对人脸图像进行特征提取,以组合算法的方式使得处理后的人脸图像特征更加明显。通过第一层遗传算法优化BP神经网络的结构,第二层遗传算法优化BP神经网络的权值阈值,以此解决BP神经网络陷入局部最优和收敛速度慢等问题。基于ORL人脸库进行仿真验证,实验结果表明该算法具有较高的识别率。     

基于小波和余弦变换的神经网络人脸识别法

提出了利用小波变换和余弦变换与 BP 神经网络相结合的人脸识别方法。将人脸图像归一化后进行小波变换,再用余弦变换对低频信号提取特征向量,达到降维和去除干扰的目的,并把特征向量送进 BP 神经网络训练。识别时,对人脸图像进行相同的变换后,送入神经网络进行辨别。实验结果表明,该算法优于传统的人脸识别法。     

改进的基于Gabor-LDA的人脸识别方法

鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域取得成功应用,提出了一种改进的Gabor-LDA算法.首先对人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小渡滤波,然后对得到的特征向量使用改进的主成分分析方法(PCA)变换降维,采用自适应加权原理重建类内散布矩阵和类间散布矩阵,从而改进了最佳鉴别分析(LDA)判别函数,有效地解决了训练样本类均值与类中心的偏离问题.对Yale人脸库的数值试验表明,该算法比传统算法有更好的性能.     

基于核独立成分分析和BP网络的人脸识别

用基于非线性子空间的核独立成分分析方法（KICA）对人脸图像进行特征提取,用三层的BP网络作为分类器,对人脸进行识别。在简单介绍基本的独立成分分析（ICA）的基本原理的基础上,对KICA的原理和算法作了详细的描述,并详细介绍了三层BP网络的设计。最后为了验证KICA+BP网络的效果,进行对比实验和分析。实验和分析的结果表明,在人脸识别中,该方法的效果明显好于其它方法。     

应用复小波和独立成分分析的人脸识别

结合双树复小波变换（DT-CWT）和独立成分分析（ICA）提出了一种人脸识别新方法。该方法首先应用双树复小波变换提取图像的特征向量,接着通过主成分分析（PCA）降低特征向量的维数,在此基础上应用独立成分分析提取统计上独立的特征向量,然后基于相关系数的分类器对特征向量进行分类。双树复小波变换具有方向与尺度选择性,并能有效的保持图像的频域信息,其与独立成分分析相结合提取的特征具有良好的分类性能。在ORL和AR人脸图像数据库上进行算法验证的结果表明该方法的有效性。     

基于集成BP网络的人脸识别研究

在对人脸图像使用小波变换进行数据压缩的基础上,使用PCA进行特征提取,再将特征输入集成BP神经网络实现对人脸图像的识别。集成BP网络将多分类问题转换为多个相互独立的二分类问题,在提高网络泛化能力的同时缩短了网络的训练时间。另外,集成网络通过增添子网络或者重新训练子网络的方法解决了网络"失忆"问题,使其具有增量式学习的能力。通过在ORL人脸库上仿真的实验,证明了集成网络的人脸识别以及增量学习都具有良好的性能。     

基于线性投影分析和FCM动态聚类的人脸识别*

依据主成分分析方法(PCA)对图像具有很好的表达能力,即能很好地重构原图像,而线性鉴别分析(LDA)可使图像样本具有较高可分性的特点,提出对图像先进行PCA处理,再进行LDA处理,从而降低人脸特征维数并对人脸图像进行了特征提取;并提出用FCM动态聚类算法作为识别分类器,对人脸进行识别。实验和分析结果表明,在人脸识别中,这种融合PCA和LDA的分类方法能够更好地对特征进行提取,且FCM动态聚类分类器比K近邻判别分类器更具有灵活的分类能力。     

基于二维图像矩阵的ICA人脸识别

为了解决传统独立分量分析(ICA)在人脸识别过程中存在的高维小样本问题,同时为了提高识别效率,提出了一种基于二维图像矩阵的独立分量分析(ICA)特征提取方法.该方法将人脸图像矩阵作为训练样本,首先利用主分量分析(PCA)对训练样本进行去二阶相关和降维处理,然后对处理后的样本进行ICA特征提取,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统ICA方法中高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间.在Yale人脸库和ORL人脸库上验证了该算法的有效性.     

BP网络模型对人脸朝向的识别

研究BP神经网络模型,通过计算机模拟人脑建立神经元网络,使用一部分人脸朝向信息作为训练的实例集,训练稳健后,可以推广应用判断其他人脸的朝向信息,以实现计算机自动识别人脸朝向。先对图片进行归一化等预处理,再应用主成分分析提取特征信息,每幅提取出的特征信息都是8个数据的列向量,构建一个8个输入、17个隐含、3个输出的三层BP网络模型。将训练实例集的特征向量代入训练,调整参数后保证其性能和收敛速度。最后通过大量实验验证,计算机识别的误判率仅为6.7%,模型可靠。