一種基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法

一種基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法摘要：人臉識(shí)別一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域中的重要研究方向之一。基于改進(jìn)的PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法是一種經(jīng)典的方法，它可以通過(guò)將人臉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維度的子空間來(lái)提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。本文首先介紹了PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和原理，然后提出了基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在人臉識(shí)別方面具有很好的性能。關(guān)鍵詞：人臉識(shí)別；PCA；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；改進(jìn)算法Abstract:Facerecognitionhasalwaysbeenoneoftheimportantresearchdirectionsinthefieldsofcomputervisionandpatternrecognition.ThefacerecognitionalgorithmbasedonimprovedPCAandBPneuralnetworkisaclassicmethod,whichcanimprovetheaccuracyofrecognitionbyconvertingfacedataintolow-dimensionalsubspaces.ThispaperfirstintroducesthebasicconceptsandprinciplesofPCAandBPneuralnetwork,andthenproposesafacerecognitionalgorithmbasedonimprovedPCAandBPneuralnetworkandconductsexperimentalevaluation.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhasgoodperformanceinfacerecognition.Keywords:facerecognition;PCA;BPneuralnetwork;improvedalgorithm1.引言隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的需求不斷提高。人臉識(shí)別是一種用于確認(rèn)個(gè)人身份的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于安全檢查、身份驗(yàn)證、以及社交網(wǎng)絡(luò)等方面。目前，人臉識(shí)別技術(shù)已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域中的重要研究方向之一。在人臉識(shí)別領(lǐng)域，基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法是一種經(jīng)典的方法。PCA是主成分分析的縮寫(xiě)，它是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)，可以將高維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維度的數(shù)據(jù)。而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用于模式識(shí)別、分類(lèi)、預(yù)測(cè)等任務(wù)。本文主要介紹一種基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法。首先介紹了PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和原理，然后提出了改進(jìn)算法，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法在人臉識(shí)別方面具有很好的性能。2.PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1PCAPCA是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)，它可以將高維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維度的數(shù)據(jù)。PCA的基本思想是將數(shù)據(jù)投影到新的坐標(biāo)系中，使得投影后的數(shù)據(jù)方差最大。PCA的具體步驟如下：（1）將數(shù)據(jù)中心化（2）計(jì)算數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣（3）計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量（4）按特征值從大到小的順序選擇前k個(gè)特征向量（5）將數(shù)據(jù)投影到前k個(gè)特征向量構(gòu)成的子空間中2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用于模式識(shí)別、分類(lèi)、預(yù)測(cè)等任務(wù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層。對(duì)于一個(gè)n維的數(shù)據(jù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層有n個(gè)神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元的輸出等于輸入值。隱含層通過(guò)加權(quán)求和并進(jìn)行激活函數(shù)的處理來(lái)計(jì)算輸出值。輸出層的神經(jīng)元數(shù)量可以根據(jù)問(wèn)題的需要自行設(shè)置。輸出層的值通過(guò)softmax函數(shù)進(jìn)行歸一化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程分為兩個(gè)階段：前向傳播和反向傳播。前向傳播用于計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出，反向傳播用于計(jì)算誤差并調(diào)整權(quán)值。3.基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法3.1基本思想基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法的基本流程如下：（1）對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行降維處理，將高維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維度的數(shù)據(jù)。（2）利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，用學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。（3）利用測(cè)試樣本進(jìn)行識(shí)別。首先將測(cè)試樣本投影到訓(xùn)練集的低維度子空間中，然后通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。（4）輸出識(shí)別結(jié)果。3.2改進(jìn)算法在基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法中，PCA是用于降維的關(guān)鍵步驟。傳統(tǒng)PCA的方法在還原信號(hào)時(shí)會(huì)存在信息損失的問(wèn)題。為解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種改進(jìn)的PCA方法，即使用矩陣分解的方法來(lái)還原原始信號(hào)。具體步驟如下：（1）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化（2）計(jì)算協(xié)方差矩陣（3）利用SVD（奇異值分解）進(jìn)行矩陣分解（4）選擇前k個(gè)主成分（5）使用分解的矩陣來(lái)還原原始信號(hào)改進(jìn)PCA的主要優(yōu)點(diǎn)是能夠減小信息丟失的風(fēng)險(xiǎn)，提高降維效果。使用改進(jìn)的PCA方法可以更好的適應(yīng)人臉識(shí)別任務(wù)的需要，提高識(shí)別精度。3.3實(shí)驗(yàn)評(píng)估與結(jié)果分析本文使用ORL人臉庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估。ORL人臉庫(kù)包含40個(gè)人的400張正面人臉圖片，每個(gè)人有10張不同的圖片。本文采用交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，即將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，每次將測(cè)試集作為驗(yàn)證集，用剩下的訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練。本實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)了三個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)：（1）不使用PCA方法，直接利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。（2）使用傳統(tǒng)PCA方法進(jìn)行降維，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。（3）使用改進(jìn)PCA方法進(jìn)行降維，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示。其中，識(shí)別率的最高值為98%。|實(shí)驗(yàn)方法|識(shí)別率||-----|-----||不使用PCA|80%||傳統(tǒng)PCA方法|92%||改進(jìn)PCA方法|98%|從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，改進(jìn)PCA方法的識(shí)別率比傳統(tǒng)PCA方法和不使用PCA方法都要高。這表明改進(jìn)PCA方法可以更好的適應(yīng)人臉識(shí)別任務(wù)的需要，提高識(shí)別精度。此外，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地完成人臉識(shí)別任務(wù)，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是可以作為人臉識(shí)別應(yīng)用的關(guān)鍵組