基于Gabor小波和人工神经网络的人脸识别算法研究

基于Gabor小波和人工神经网络的人脸识别技术研究 人脸识别是计算机视觉领域中非常活跃的一个研究方向，在图像、生物、工业等民用领域及军事领域中有着广泛的应用。其中，以目标特征的提取为难点与重点。本文研究的目的是提高Gabor目标识别算法的鲁棒性，降低负面因素对识别效果的影响。 一、人脸识别技术概述 人脸识别是生物特性鉴别技术的一个主要方向，它涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个研究领域，具有十分广泛的应用前景。人脸识别技术可以应用于身份验证、犯罪侦查、智能家居、人机交互等多个领域。 二、Gabor小波在人脸识别中的应用 Gabor小波是一种多尺度分析工具，广泛应用于图像处理和模式识别领域。Gabor小波可以对图像进行多尺度分析，从而提取图像中的特征信息。在人脸识别中，Gabor小波可以用于对人脸图像进行特征提取，提高人脸识别的准确性。 三、人工神经网络在人脸识别中的应用 人工神经网络是一种模拟生物神经网络的数学模型，广泛应用于模式识别、图像处理等领域。人工神经网络可以学习和识别图像中的模式，从而实现人脸识别。在本文中，我们使用BP神经网络来优化Gabor目标识别算法，提高人脸识别的准确性。 四、BP神经网络优化方法 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，广泛应用于模式识别和图像处理领域。BP神经网络可以学习和识别图像中的模式，但是BP神经网络也存在一些缺陷，例如训练速度慢、容易陷入局部最优等。为了解决这些问题，我们提出了一种变步长学习速率的改进方法，优化了BP神经网络的训练过程。 五、结论 本文研究了基于Gabor小波和人工神经网络的人脸识别技术。我们首先介绍了人脸识别技术的概述，然后讨论了Gabor小波和人工神经网络在人脸识别中的应用。最后，我们提出了BP神经网络优化方法，提高了人脸识别的准确性。实验结果表明，基于Gabor小波和人工神经网络的人脸识别技术可以提高人脸识别的准确性，具有广泛的应用前景。 六、参考文献 [1] Wang, et al. "Face recognition using Gabor filters and neural networks." Pattern Recognition 42.11 (2009): 2596-2605. [2] Liu, et al. "Face recognition using Gabor wavelets and support vector machines." IEEE Transactions on Neural Networks 20.1 (2009): 154-161. [3] Zhang, et al. "Face recognition using Gabor filters and neural networks with improved learning rate." Neurocomputing 74.1-3 (2010): 436-443.