改进BP神经网络与PCA的人脸识别算法提升

本文主要探讨了一种基于改进的BP神经网络的人脸识别算法，由李康顺等人提出，发表于2014年的《计算机应用与软件》杂志第31卷第1期。人脸识别是模式识别领域中的一个热门研究课题，由于其在实际应用中的重要性，如安全验证和身份识别，吸引了大量的研究关注。 传统的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络算法以其自学习、自适应及强大的非线性映射能力，在人脸图像识别方面表现出色，但在实际应用中存在收敛速度慢、训练过程易出现振荡和陷入局部极小点的问题。为了克服这些问题，作者提出了一个创新的方法，即结合主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）和一种新的权值调整策略来改进BP神经网络。 PCA被用于提取人脸图像的关键特征，这有助于减少数据维度，同时保留主要的特征信息，从而提高识别效率。通过这种方式，算法能够更有效地处理高维人脸数据，减少过拟合的风险。改进后的BP神经网络利用附加动量（momentum）和弹性梯度下降法（Elastic Gradient Descent，EGD），这两种优化技术能够加速模型的学习过程，使得算法在训练过程中更加稳定，提高了识别的准确性。 在实验部分，作者将这种改进的算法应用到ORL人脸数据库上进行测试。结果显示，与传统的BP神经网络相比，这种新算法显示出更快的收敛速度和更高的识别率，这证明了其在实际人脸识别任务中的优越性能。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种结合PCA和优化策略的改进BP神经网络，有效解决了传统BP算法在人脸识别中的瓶颈问题，为提高人脸识别系统的性能提供了一种新的解决方案。这项研究对于提升人脸识别技术的实用性和鲁棒性具有重要的理论和实践价值。