基于BP神经网络的头部形状识别方法研究  

HEAD’S FIGURE IDENTIFY METHOD RESEARCH BASED ON BP

作　　者：张珺[1] 潘旵[2] 林和平[2] 孟一真[1] 王淑华[2] 

机构地区：[1]唐山师范学院,河北063000 [2]东北师范大学,吉林130024

出　　处：《微计算机信息》2007年第28期244-246,共3页Control & Automation

摘　　要：人脸图像的庞大信息量使其不适合于直接识别,本文提出用离散余弦变换处理人的头部形状曲线,得到降维的特征矢量,并结合前馈神经网络对人脸进行分类识别。通过对ORL人脸库多幅人脸图像的仿真实验表明,系统的识别率较高,且训练时间大大降低,是一种高效的生物特征识别方法。这种研究方法抛弃了在人脸识别时采用传统的肤色、虹膜识别、鼻嘴定位等关键区域特征定位的方法,使用对头部形状曲线进行判别与分类的方法,是生物特征识别技术中的一个很大意义上的突破。Creature characteristic identify （BIOMETRICS）technology is a method that individual identity using human body＇s natural characteristic and behavior characteristic used in computer. Human head＇s figure is an importation characteristic in the domain of living creature characteristic identify. The article uses Discrete Fourier Transform （DFT） to pick up human characteristic, applies BP ANN to distinguish from a great many examples. The method can reduce the computational cost and network learning time greatly, improving BIOMET- RICS reliability.

关 键 词：机器视觉 BP 特征识别 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]