基于BP神经网络的人脸朝向分类的新思路

刘昊; 方雯逸

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针对人脸朝向分类这一问题,使用BP神经网络进行判别分析是一个较为成熟的方案,在此基础上,提出了一种新的特征值提取方法.首先探测人脸图像边界并将其转化成二值化的0-1矩阵,分割取出图像中眼睛部分对应的矩阵数据；考虑到人脸图像的特殊性,即头部鬓角的信息数据可能造成干扰,删减相应的矩阵信息；接着进行特征值的提取,取出矩阵中为1的元素分布的“离散程度”和分布位置的平均值形成二维向量；最终以该二维向量为神经网络的输入,5种人脸朝向分类为神经网络的输出,正确识别率可以达到100％.这样的特征值提取方式使特征值具有实际意义,相比于PCA特征值提取法更易理解；无需求出人眼的具体位置,相比于求人眼位置的几何方法更加简洁.

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来源
《计算机科学》 |2012年第z3期|366-368374|共3页
作者
刘昊; 方雯逸;
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作者单位

重庆大学;

重庆大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
判别分析; BP神经网络; 离散程度; 人脸朝向识别;

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