神经网络在人脸识别中的应用
基于多模态神经网络的人脸识别技术
基于多模态神经网络的人脸识别技术人脸识别技术是近年来非常火热的一个领域，它利用计算机技术来识别、认证和检测人脸。
随着深度学习技术的逐渐应用，人脸识别技术的准确率和速度得到了大幅提升，同时在多模态融合方面也取得了一定进展。
本文将介绍一种基于多模态神经网络的人脸识别技术。
1.人脸识别技术的现状在技术的发展历程中，人脸识别技术经历了从传统的特征提取、分类到深度学习的进化。
在传统人脸识别技术中，主要是利用图像处理和模式识别技术，首先通过提取人脸的几何、纹理和颜色等特征，再利用分类器对比模板库中的人脸进行匹配，从而实现人脸识别的功能。
但是传统的人脸识别技术存在很多缺陷，例如：对于带有遮挡、噪声、光照变化等问题处理能力有限。
同时，传统的人脸识别技术往往只采用一种特征描述子，因此对于不同场景、不同摄像头所获得的图像往往无法进行准确匹配。
2.多模态神经网络的原理多模态指的是利用多个传感器或者多种方式来获取同一目标物的信息，从而得到更全面、更准确的信息。
在人脸识别技术中，多模态技术通常包括图像、视频、语音等多种信息。
多模态神经网络是一种能够处理多种信息的人工神经网络，它结合了多个传感器或者多种描述方式的信息，通过深度学习的方式，构建出像人类视觉或听觉处理的结构，以此实现更加准确的分类和识别。
对于人脸识别技术，多模态神经网络可以将人脸图像、语音等多种信息进行融合，从不同维度的信息中提取关键特征，然后通过综合判断，得到最终的识别结果。
3.多模态神经网络在人脸识别中的应用多模态神经网络在人脸识别中的应用主要体现在两个方面：一是使用多种信息来提高人脸识别准确率，二是利用多模态神经网络的层次结构来提高人脸识别的鲁棒性和安全性。
例如，在光照不稳定、嘴巴、鼻子遮挡等场景下，利用语音信息来辅助人脸识别是一种有效的途径。
通过利用声音与图像的互补优势，可以提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
此外，在人脸识别技术中，利用多个深度神经网络的级联结构也是一种比较有效的方法。
基于卷积神经网络的人脸表情识别技术研究
基于卷积神经网络的人脸表情识别技术研究随着人工智能技术的发展，人脸识别技术也越来越成熟。
其中，人脸表情识别技术作为一种新兴的人脸识别技术，受到越来越多的关注。
人脸表情识别技术的基础是面部表情识别，即通过对面部表情的分析来识别人的情绪状态。
传统的面部表情识别方法主要基于面部特征点的跟踪以及人工特征提取，这种方法需要大量的人力和时间成本，且识别精度受到限制。
随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的人脸表情识别技术开始成熟。
卷积神经网络的优势在于其能够自动提取特征，对于人脸表情识别这种具有高度复杂性的问题，卷积神经网络的应用很有前景。
卷积神经网络是一种基于多层感知器的人工神经网络，其结构类似于生物神经网络。
CNN通过训练的方式来学习特征，首先在图像中提取出一些特征卷积核，再通过卷积、池化等操作，将图像的特征提取出来。
最后，通过全连接层将特征映射到具体的标签上。
在人脸表情识别技术中，最基础的任务就是将人脸图像区分为7种基本的情绪：快乐、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒、厌恶和中性。
在卷积神经网络的应用中，人脸表情识别技术的实现主要分为以下几个步骤。
第一步是数据预处理。
数据预处理是人脸表情识别技术中非常关键的一步，其目的是将原始的图像数据转换为神经网络可以处理的数据格式。
在这一步中，主要需要进行的操作包括图像缩放、灰度化、归一化等。
第二步是数据增强。
数据增强是为了增加数据样本量，减少过拟合现象。
通过对原始数据进行旋转、翻转、加噪声等处理，可以得到更多的、更丰富的训练数据。
第三步是神经网络的搭建和训练。
基于卷积神经网络的人脸表情识别技术的搭建非常重要，其结构和参数的设置直接影响识别精度。
训练的过程是通过反向传播算法，不断调整神经网络的参数，以达到最佳的识别效果。
第四步是测试和优化。
在完成神经网络的训练之后，需要进行测试和优化。
通过对测试数据进行验证，可以得到模型的准确性和错误率等指标。
如果发现模型存在问题，需要进行优化调整，以提升识别精度。
卷积神经网络在人脸识别中的应用
卷积神经网络在人脸识别中的应用人脸识别作为一项重要的生物识别技术，被广泛应用于安全防护、人机交互、人脸搜索等领域。
而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种有效的深度学习模型，已被证明在人脸识别中具有重要作用。
本文将探讨卷积神经网络在人脸识别中的应用，并分析其优势和挑战。
一、人脸识别的基本原理人脸识别系统一般包含两个主要步骤：预处理和特征提取与匹配。
预处理阶段主要包括人脸检测和人脸对齐，其目的是提取出图片中的人脸区域，并将其对齐到一个标准的位置和大小。
特征提取与匹配阶段则是使用某种算法将人脸的特征表示与数据库中的特征进行比对，从而实现对人脸的识别。
二、卷积神经网络在人脸识别中的应用卷积神经网络通过模拟人脑的视觉处理机制，可以有效地从原始图像中提取特征，并具备很强的图像分类和识别能力。
在人脸识别中，卷积神经网络常用于进行特征提取和特征匹配。
1. 特征提取在卷积神经网络中，通过多层卷积和池化操作，可以逐渐提取图像的局部特征，比如边缘、纹理等。
这些特征对于识别人脸的重要部分非常有用。
同时，通过卷积层的堆叠，网络可以学习到更高层次的特征表示，比如面部轮廓、眼睛、鼻子等特征。
这些特征的组合可以构成一个较为完整的人脸特征表示，从而有助于提高识别的准确性。
2. 特征匹配在得到人脸的特征表示后，卷积神经网络常用于进行特征匹配。
通常，将人脸特征与数据库中的特征进行比对，使用欧氏距离、余弦相似度等度量方法来计算它们之间的相似度。
相似度高的人脸特征对应的人脸图像即为匹配成功的结果。
卷积神经网络通过训练大量的人脸数据，可以学习到区分人脸特征的有效表达方式，从而提高识别的准确率和鲁棒性。
三、卷积神经网络在人脸识别中的优势卷积神经网络在人脸识别中具有以下优势：1. 大规模人脸数据集的支持：卷积神经网络需要大量的训练数据才能发挥其优势，而随着人脸数据库的不断增长，可用于训练的人脸数据也越来越多，这为卷积神经网络在人脸识别中的应用提供了有力支持。
基于神经网络的人脸识别技术原理及应用
基于神经网络的人脸识别技术原理及应用人脸识别技术凭借其高精度、高效率的特点，在安防、金融、交通等领域得到了广泛应用。
它的核心技术之一是基于神经网络的人脸识别技术。
本文将对该技术的原理及应用做出详细介绍。
一、人脸识别技术的分类人脸识别技术分为两类：基于特征的识别技术和基于神经网络的人脸识别技术。
其中，基于特征的识别技术又分为几何特征法和纹理特征法。
几何特征法是通过提取人脸关键点来描述人脸的形状，从而实现人脸识别。
纹理特征法则是通过提取特定区域的灰度或颜色信息来描述人脸纹理，从而实现人脸识别。
相较于基于特征的识别技术而言，基于神经网络的人脸识别技术利用神经网络对原始图像进行训练和分类，具备更高的识别准确率。
二、基于神经网络的人脸识别技术原理基于神经网络的人脸识别技术是通过构建模型来实现的。
这个模型会自动提取图像的主要特征，使用这些特征来学习识别人脸。
一般而言，基于神经网络的人脸识别技术包含三个过程：数据预处理、特征提取、分类。
1. 数据预处理数据预处理是为了减少数据对神经网络的干扰而进行的。
其主要目的是对数据集进行预处理，包括去噪、归一化等。
2. 特征提取特征提取是将原始图像转换成一组能更好地表示该图像的特征向量的过程。
在神经网络中，通常使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)来提取特征。
卷积神经网络是模仿人类视觉系统的处理方式来构建的，通过多次卷积、池化等过程，提取出图像中与人脸特征相关的信息。
3. 分类分类是将每个特征向量与一个已知人脸数据集进行比对的过程。
通过比对，可以确定图像中是否存在人脸，以及该人脸属于哪个人的。
三、基于神经网络的人脸识别技术的应用人脸识别技术基于其高准确度、高可靠性的特点，应用十分广泛。
以下是一些典型的应用场景：1. 安全领域安防区域的门禁系统、人脸识别考勤系统等都是基于人脸识别技术开发的。
这些系统可以高效精确地实现人员管理和考勤管理。
人工智能在人脸识别中的应用
人工智能在人脸识别中的应用随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域都得到了广泛的应用和关注。
其中，人脸识别技术在安全监控、身份验证、人机交互等方面发挥着重要的作用。
本文将探讨人工智能在人脸识别中的应用，并介绍其原理和未来发展趋势。
一、人工智能与人脸识别技术的融合人脸识别作为一种生物识别技术，通过计算机系统对人脸图像进行分析、特征提取，进而实现人脸的检测、识别等功能。
而人工智能技术的发展为人脸识别带来了革命性的突破，使其在准确度、速度和适应性方面得到了显著提升。
首先，人工智能通过深度学习算法实现了对人脸图像的高精度识别。
深度学习是一种模仿人类大脑神经网络结构的技术，通过训练大量的样本数据，使计算机能够从中学习并自动提取人脸的各种特征。
这种深度学习算法在人脸识别中取得了巨大的成功，使得识别准确率大大提高。
其次，人工智能使得人脸识别技术实现了实时性和高效性。
传统的人脸识别算法需要对整张图片进行像素级的匹配，耗时较长。
而人工智能利用快速神经网络模型，能够实时地对大量人脸图像进行处理和分析，大大提高了识别速度和效率。
最后，人工智能还为人脸识别技术带来了更广泛的应用场景。
通过与其他技术的融合，人脸识别可以应用于更多领域，如社交媒体的自动化标注、人脸支付系统、智能安防监控等。
人工智能的引入使得人脸识别不再局限于传统的识别和验证功能，更具有了智能化、自动化的特点。
二、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、特征提取和匹配识别三个步骤。
首先是人脸检测，即在图像或视频中找到人脸位置的过程。
常用的人脸检测方法有基于特征的方法、基于投影的方法、基于模板的方法等。
其中，基于深度学习的方法在准确度和鲁棒性方面具有明显优势。
其次是特征提取，即从人脸图像中提取出能够准确描述人脸特征的向量。
常用的特征提取方法有主成分分析、线性判别分析、局部二值模式以及深度学习中的卷积神经网络等。
使用卷积神经网络进行人脸识别的技术原理
使用卷积神经网络进行人脸识别的技术原理人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。
在过去的几年里，随着深度学习的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已成为人脸识别领域的主要技术之一。
本文将介绍使用卷积神经网络进行人脸识别的技术原理。
首先，卷积神经网络是一种模拟人脑神经网络结构的深度学习算法。
它通过多层神经元的连接，实现对输入数据的特征提取和分类。
在人脸识别中，卷积神经网络可以自动学习人脸图像的特征，并将其转化为数字化的数据表示，以实现人脸的识别和比对。
卷积神经网络的核心组件是卷积层（Convolutional Layer）。
卷积层使用一组可学习的卷积核（Convolutional Kernel）对输入数据进行卷积操作，从而提取输入数据的局部特征。
在人脸识别中，卷积核可以视为一种特征检测器，通过学习不同的卷积核，网络可以自动提取出人脸图像中的眼睛、鼻子、嘴巴等局部特征。
在卷积神经网络中，卷积层通常会与激活函数（Activation Function）和池化层（Pooling Layer）一起使用。
激活函数可以引入非线性因素，增加网络的表达能力；池化层则可以对特征图进行降维，减少网络的计算量。
通过多个卷积层、激活函数和池化层的组合，网络可以逐渐提取出图像的高级特征，实现对人脸图像的更加准确的识别。
除了卷积层、激活函数和池化层，卷积神经网络还包括全连接层（Fully Connected Layer）和分类器。
全连接层将前面卷积层提取出的特征进行展开，并连接到分类器中。
分类器可以将特征映射到对应的人脸类别，实现人脸的识别。
在使用卷积神经网络进行人脸识别时，需要先进行训练。
训练过程中，需要准备大量的标记有人脸信息的图像数据，并对其进行预处理。
预处理包括对图像进行裁剪、缩放、归一化等操作，以确保输入数据的一致性和可比性。
训练过程中，卷积神经网络会根据预处理后的图像数据，通过反向传播算法来更新网络中的参数。
《2024年基于深度学习的人脸识别方法综述》范文
《基于深度学习的人脸识别方法综述》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已成为当今社会关注的热点。
作为计算机视觉领域的重要分支，人脸识别技术在安全监控、身份认证、智能交互等多个领域得到了广泛应用。
深度学习技术的出现为人脸识别提供了新的解决方案，使得人脸识别的准确性和效率得到了显著提升。
本文旨在综述基于深度学习的人脸识别方法，分析其原理、技术特点及发展趋势。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，通过构建多层神经网络来提取数据的深层特征。
在人脸识别领域，深度学习主要应用于特征提取和分类识别两个阶段。
1. 特征提取特征提取是人脸识别的关键步骤，其目的是从原始图像中提取出能够表征人脸特征的有效信息。
深度学习通过构建卷积神经网络（CNN）等模型，自动学习从原始图像中提取出高维度的特征表示，这些特征对于人脸识别任务具有较好的鲁棒性和区分性。
2. 分类识别分类识别是利用已提取的特征进行人脸匹配和识别的过程。
深度学习通过构建全连接层、支持向量机（SVM）等模型，对提取的特征进行分类和识别。
在人脸识别任务中，深度学习可以有效地提高识别的准确性和效率。
三、基于深度学习的人脸识别方法基于深度学习的人脸识别方法主要包括基于深度神经网络的人脸识别方法和基于深度学习的三维人脸识别方法。
1. 基于深度神经网络的人脸识别方法该方法通过构建多层神经网络模型，对人脸图像进行特征提取和分类识别。
常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）等。
这些模型能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的准确性和鲁棒性。
2. 基于深度学习的三维人脸识别方法该方法利用三维信息来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
通过构建三维模型来获取人脸的立体信息，再结合深度学习技术进行特征提取和分类识别。
这种方法对于姿态变化、表情变化等复杂场景具有较好的适应性和鲁棒性。
四、技术特点及发展趋势基于深度学习的人脸识别方法具有以下技术特点：1. 高效性：深度学习能够自动学习和提取出高维度的特征表示，提高了人脸识别的效率和准确性。
神经网络算法在人脸识别中的应用分析
神经网络算法在人脸识别中的应用分析近年来，随着科技的不断发展，人脸识别技术越来越成熟。
其中，神经网络算法在人脸识别中的应用越来越广泛，成为了人脸识别技术的重要组成部分。
本文将探讨神经网络算法在人脸识别中的应用以及其优势。
一、神经网络算法在人脸识别中的应用神经网络是一种类似人脑的计算机算法，适用于处理复杂、非线性的数据集。
在人脸识别中，神经网络算法可以通过训练数据来学习特征，并通过学习实现对人脸的自动识别。
具体来说，神经网络算法可以通过以下步骤来实现人脸识别：1. 数据准备：首先需要收集足够的人脸图像数据，并对图像进行预处理，如灰度化、归一化等操作。
2. 特征提取：对预处理后的图像进行特征提取，以便神经网络进行学习。
在人脸识别中，常用的特征提取方法包括PCA、LBP 等。
3. 训练神经网络：根据提取出的特征进行神经网络的训练，以便神经网络可以正确识别人脸。
在训练过程中，需要使用大量的人脸图像数据和标签数据。
4. 测试模型：经过训练的神经网络可以用来测试新的人脸图像，以确定其是否为已知人脸的一部分。
二、神经网络算法在人脸识别中的优势相对于传统的人脸识别方法，神经网络算法在人脸识别中具有以下优势：1. 对于复杂和非线性问题具有出色的解决能力。
人脸识别是一项复杂而非线性的问题，需要解决很多变量之间的相互影响，神经网络算法可以通过学习自适应特征来处理这些变量。
2. 神经网络可以自适应地学习新的样本数据。
这意味着神经网络算法不需要重新训练模型即可识别新的人脸数据。
3. 神经网络可以识别多个人脸图像，并确定它们是否为同一人。
这可以使人脸识别系统更加准确和可靠。
4. 神经网络算法具有较高的识别精度。
已经有大量的研究表明，在人脸识别中，神经网络算法比传统方法具有更高的识别精度。
三、神经网络算法在人脸识别中的局限性尽管神经网络算法在人脸识别中具有许多优势，但仍然存在一些局限性。
1. 对于嘴巴被遮挡、眼睛被遮挡以及佩戴口罩等情况，神经网络算法的识别精度较低。
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神经网络在人脸识别中的应用
1.引言
早在上世纪60年代末, 人脸识别即引起了研究者的强烈兴趣.但早期的人脸识别一般都需要人的某些先验知识, 无法摆脱人的干预。
进入上世纪9O年代, 由于高速度、高性能计算机的出现,人脸识别的方法有了重大突破, 进入了真正的机器自动识别阶段, 人脸识别研究得到了前所未有的重视。
人脸识别方法有很多种: (1)特征脸方法。
这种方法起源于图像描述技术，采用特征脸识别方法有良好的稳定性、位移不变性、特征向量与图像的高度成比例变化以及转置不变性。
不足之处是受表情变化、光照角度强度变化和视角变化等严重影响, 鲁棒性较差。
(2)隐马尔可夫模型方法(HiddenMarkovMode1)是用于描述信号统计特征的一组统计模型。
HMM的基本理论是由Baum和Welch等人在20世纪6O年代末70年代初建立, 在语音识别中应用较多。
(3)弹性图匹配方法。
弹性图匹配方法是一种基于动态连接结构的方法。
它将人脸用格状的稀疏图表示。
(4)神经网络方法。
人工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成的, 是一个非线性动力学系统, 其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。
虽然单个神经元的结构极其简单, 功能有限, 但由大量冲经元所构成的网络系统却能够实现复杂丰富的功能。
神经网络系统除了具有集体运算的能力和自适应的学习能力外, 还有根强的容错性和鲁棒性.善于联想、综合和推广。
神经网络模型各种各样。
它们是从不同的角度对生物神经系统不同层次的描述和模拟。
有代表性的网络模型有感知器、多层映射BP网络、RBF网络等。
目前, 在人工神经网络的实际应用中,绝大部分的神经网络模型都是采用BP网络及其变化形式, 它也是前向网络的核心部分, 是人工神经网络最精华的部分。
2BP神经网络的人脸识别BP神经网络用于人脸识别一般应先对输入图像实行图像预处理,然后进行特征提取,接下来就是BP网络训练,最后用训练好的网络进行识别,获得识别结果。
2.基于特征脸和BP 神经网络的人脸识别方法
2.1特征脸分析
这种方法是根据图像的统计特征进行正交变换( K-L 变换) [3] , 以去除样本间的相关性, 然后根据特征值的大小选择特征向量( 主分量) , 由于这些特征向量的图像类似人脸, 所以称为特征脸[4, 5] 。
下面就这种方法作简要介绍。
X∈RN 为表示一幅图像的随机向量, 这里N是图像的大小, X 由图像的行或列连接而成的向量。
假设有p 个人, 每个人有r1 ( 1≤i≤P) 个人脸样本图像, 样本集为{ Xji } , Xji表示第j个人的第i个样本。
那么每个人样本均值向量为mi ( 1≤ i≤p) ; 总体样本均值向量为m; 类间散布矩阵为
Sb 是N×N的大矩阵, 一般由奇异值分解定理[ 8] 得到其特征向量矩阵U 及样本集的特征系数向量矩阵C。
其中
U 的秩总是小于p 的, 它的每一列就是一特征脸( 向量) ,一般有p - 1个。
每一张人脸都可以投影到这p - 1个特征脸张成的子空间中, 得到一个特征系数向量, C 就是样本在子空间中投影得到的系数, 每一列ci 就代表mi 在特征脸空间投影的特征系数向量, 它有p - 1 行, 即投影得到的p - 1 特征系数。
如图1是本文实验一张人脸的具体展开, 第一项为平均脸, 其他是按特征值大小排序的特征脸, 常称为主元。
在最近邻识别中, 将输入的人脸图像连接成一维向量, 向特征脸张成的子空间投影, 然后在子空间中, 如果与ci 的距离最近, 就判别为第i 类。
2.2神经网络实现分类器
基于BP算法的前向多层神经网络以其算法、概念及基本理论都很简单, 但有很强的学习能力, 已经在实际问题中有了大量成功的应用[ 10] , 简称其为BP 神经网络。
本文用最小均方误差小于0.0001的学习, 这样神经网络学习的实质就是进行后验概率估计; 分类时实质就是采用最大后验概率分类方法[10, 12] 。
下面简要对它们的关系作推导。
神经网络实现的映射F: Rd →RM, 这样期望最小均方误差E[ y - F( x) ] 2 最小, 这里F( x) = E( y/x) , y 是期望的输出yj =( 0, ⋯,0, 1, 0, ⋯, 0) T, 如果x∈( 第j 类) 。
F( x) = E( y/x) , 这样对给定第j 类的输入x, 对应的输出为
Fj( x) = E[ yj /x] = 1 ×P( ( yj = 1) /x) + 0 ×P( ( y = 0) /x) =P( ( yj = 1 ) /x) = P( ωj /x)
本文中, 神经网络的输入是特征脸分析得到的39 个特征,输出是40 个人的每个人的后验概率。
训练时, 如果是第j 个人, 让输出的向量的第j 元素为1, 其他全为0。
换句话说, 让第j 类的概率为1。
分类识别时, 取最大的输出作为结果, 即最大后验概率作为输出。
3.实验及结果分析
本文的实验是在ORL 人脸数据库上进行的, 有40 人, 每人有10 张人脸样本。
实验中, 每人随机选择五张图片作为样本集, 剩下的作为测试集, 然后交叉实验, 让第一次的测试集作为样本集, 第一次的样本集用来测试。
特征脸识别用最近邻判别方法, 为了较客观的反映它的识别率, 选择了四种常用的相似性度量方式[ 9] 。
对于识别率本文采取人脸识别中常用的累积识别率的办法。
由于神经网络结构的不同, 会带来识别率较大的差别; 并且由于网络权值初始化的随机性, 每一次的结果不会完全一样。
所以统计了几种不同隐层神经元数目的平均识别率。
在实验中, 发现多于三层的网络结构无益于识别率的提高, 所以采用常见的三层结构,39个输入层, 40个输出层。
而隐层的数目不能少于20个, 当少于20个时, 识别率将会变得很差; 当多于100个时, 识别率增加不明显, 有时反而会下降。
从表1, 表2 可以看到, 在最近邻识别的几种方法中, 马氏距离取得了较好的效果。
BP网络的隐层神经元数目在一个较大的范围内, 都取得了令人满意的识别率, 比最近邻的识别率要好。
当隐层神经元数目是样本的一半左右时, 取得了更高的识别率。
在交叉实验的比较中, 发现第二组的识别率明显好于第一组, 这是因为人脸识别问题可以看作回归问题, 而回归问题中, 样本显得特别重要, 样本只是一定程度上反映问题的真实模型, 好的样本能较好地逼近真实模型。
在实际问题中, 当样本没有选择余地时, 就会出现偏差和方差两难问题[ 10 ～12] 。
表1 识别率比较
表2 样本集和测试集交换后识别率比较
4.结论
人脸识别是一个困难的研究课题, 目前还处于探索阶段。
本文利用特征脸的方法提取特征, 利用BP 神经网络学习能力强、分类能力强的优点, 实现分类器。
为了与经典的最近邻分类器更好地比较, 选择了四种相似度测量方法。
用神经网络实现分类器时, 较多地研究了网络结构的构造。
实验结果表明,如果网络的结构合理, 识别率比最近邻分类器有较大的提高。
5.参考文献:
[1]苏剑波, 徐波.应用模式识别技术导论———人脸识别与语音识别[M].上海:上海交通大学出版社, 2001.
[2]金忠.人脸图像特征抽取与维数研究[博士学位论文][D].南京:南京理工大学,1999.
[3]宋刚, 艾海舟, 徐光.纹理约束下的人脸特征点跟踪[J].软件学报, 2004(15),11.
[4]边肇祺, 张学工.模式识别[M]. 北京: 清华大学出版社,2000.。