RBF网络与贝叶斯分类器在人脸识别中的融合方法

"嵌入式系统/ARM技术中的RBF网络和贝叶斯分类器融合的人脸识别方法设计" 在嵌入式系统和ARM技术领域，人脸识别是一个关键的应用，尤其在安全监控、智能门禁等领域有着广泛的需求。本文探讨了一种结合RBF神经网络和贝叶斯分类器的方法来提升人脸识别的准确性和效率。这种方法的设计基于人脸图像的分块处理和奇异值压缩，以提取人脸特征。 首先，人脸图像被转换为矩阵形式，利用奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)来提取其转置不变性、旋转不变性、位移不变性和镜像不变性的特征。这些特征反映了图像的整体统计特性，但可能无法捕捉到人脸的微小细节。为了克服这一问题，论文提出了在图像分块基础上的处理，通过加权突出人脸的骨骼结构，模拟人类识别脸部特征时自动忽略变化部分的能力。 RBF神经网络是本文采用的主要分类工具。它是一种前馈型的三层网络，具备全局逼近能力和优秀的逼近性能。RBF网络的隐含层节点使用径向基函数，能实现局部响应，且训练过程快速。在网络结构中，隐含层节点的中心和宽度通过聚类算法确定，而隐含层到输出层的权重则通过线性最小二乘法和梯度下降法进行学习和调整，以达到Hybrid学习算法的效果，确保网络具有良好的泛化性能。 贝叶斯分类器则提供了另一种概率角度的识别策略。贝叶斯网络是一个有向无环图，其中每个节点代表一个随机变量，边则表示变量之间的条件依赖关系。在人脸识别中，贝叶斯分类器可以利用先验知识和条件概率来计算不同人脸类别的后验概率，从而辅助RBF网络做出更准确的决策。 通过RBF网络和贝叶斯分类器的融合，本文旨在创建一个既能利用非线性特征提取能力，又能结合统计概率推理的高效人脸识别系统。在嵌入式系统上，这样的融合模型可以在有限的计算资源和内存条件下，实现高效、鲁棒的人脸识别，适用于实时或离线的人脸认证应用场景。 本文的研究对于理解如何在嵌入式环境下的ARM处理器上实现复杂的人脸识别算法具有重要意义，它不仅优化了算法的性能，而且展示了在资源受限的系统中实现高级人工智能功能的可能性。