文档介绍：基于LVQ神经网络的人脸朝向识别
摘要人脸识别是当今模式识别和人工智能的一个重要的研究方向。人脸的朝向识别是一个复杂的模式识别问题。在实际应用中,大量图像和视频源中人脸的位置、朝向、旋转角度都是不固定的,这大大增加了人脸识别的难度。为了解决这些问题,本实验采用了LVQ神经网络模型对图像中的人脸朝向识别进行研究。本实验基于matlab平台设计LVQ神经网络,实现对人脸朝向的判断。实验结果表明,LVQ神经网络可以根据输入图像的二值信息,以较高的准确率判别该图像中的人脸朝向。
关键字: 人脸朝向识别; LVQ神经网络; matlab; 特征提取
人脸识别是一个活跃的研究领域。尽管相对于虹膜和指纹识别,人脸识别的准确还比较低,但人脸的易采集、非接触的优点,让人脸识别受到越来越多的关注。人脸识别对人脸位置和状态都有一定的限制,实际应用中,图像和视频源
中人脸的位置,朝向和旋转都不是固定的,这就为我们后续的人脸识别有了更大的难度。
在人脸识别的研究领域中,人脸朝向识别是其中的一个分支。在以往的研究中,绝大多数的研究人员希望能够消除人脸朝向在人脸识别中的不良影响,但在复杂的实际环境中,我们无法忽略人脸朝向对人脸识别的影响。因此,对人脸朝向的判定和识别是非常有必要和有意义的。
LVQ神经网络
学****向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ) 神经网络,属于前向神经网络类型,在模式识别和优化领域有着广泛的应用。LVQ神经网络由三层组成,即输入层、隐含层和输出层,网络在输入层与隐含层间为全连接,而在隐含层与输出层间为部分连接,每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间
连接的权值建立参考矢量的分量(对每个隐含神经元指定一个参考矢量)。在网络训练过程中,这些权值被修改。隐含层神经元(或称为Kohnen神经元)和输出神经元都具有二进制输出值。当某个输入模式被送至网络时,参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争,因而允许它产生一个“1”,而其它隐含层神经元都被迫产生“0”。与包含获胜神经元的隐含层神经元组相连接的输出神经元也发出“1”,而其它输出神经元均发出“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的类,由此可见,每个输出神经元被用于表示不同的类。
人脸朝向识别的设计
问题描述
现采集到一组不同人脸朝向的图像,这组图像来自于10个人,每人5张图片,人脸朝向分为:左方、左前方、正面、右前方、右方,如图2-1所示。创建一个LVQ神经网络,对给出的人脸进行朝向的判定与识别。
2-1 人脸朝向识别图
建立模型
设计思路
通过观察不难发现,当人脸朝向不同的方向时,眼睛在图像中的位置差别较大。所以,将眼睛位置的特征信息作为LVQ神经网络识别的输入,将5个朝向作为其输出。在对训练集进行训练之后,得到具有预测功能的神经网络,对测试集中的图片进行人脸朝向的预测。
设计步骤
根据上述的设计思路,可以归纳为如下步骤,如图2-2所示。
图2-2 设计步骤流程图
(1)眼部特征向量的提取
在设计思路中,可以知道人脸朝向不同时,其眼睛所在的位置也有所不同。因此,选取描述人眼位置的特征向量作为LVQ神经网络的