二值人脸图像识别：Logistic回归与BPNN的高效解决方案

本文主要探讨了一种基于Logistic回归和反向传播神经网络(BPNN, Back-propagation Neural Network)的二值人脸图像识别方法，针对人脸检测和识别过程中常见的受外在条件影响和低识别率问题提出了创新解决方案。首先，研究者将彩色人脸图像转化为灰度图像，利用低通滤波器进行去噪，这种方法有助于减少噪声干扰，提高图像质量。接着，通过计算灰度图像的局部窗口标准偏差并结合自适应阈值处理，进一步细化到二值图像，以更精确地检测可能的人脸区域。 为了处理不同尺寸和复杂度的人脸，文章采用最近邻插值技术对检测到的人脸区域进行缩小，这样做的目的是减小后续分类任务中的计算空间和时间需求。缩小后的图像被用来建立人脸数据库，每个个体对应一组缩小后的图像样本。 接下来，文章的核心技术环节是将Logistic回归和BPNN相结合进行人脸识别。Logistic回归作为一种经典的机器学习分类算法，它用于构建决策边界，根据特征判断人脸图像是否属于某个特定类别。而BPNN则以其强大的非线性建模能力，对特征进行深度学习，提高识别精度。通过这种组合，算法能够在FEI图像数据库上实现高达97.5%的识别精度，明显优于其他同类识别算法。 本文的关键词包括人脸识别、自适应阈值、最近邻插值、Logistic回归以及反向传播神经网络，这些词汇突出了研究的重点和方法。论文的分类号为TP391，文献标识码为A，表明这是一篇高质量的研究论文，适用于计算机视觉和人工智能领域的学术交流。 这篇文章提供了一种有效且高效的二值人脸图像识别策略，利用Logistic回归和BPNN的优势，解决了实际应用中的人脸识别难题，对于提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性具有重要意义。