基于BP神经网络的人脸朝向分类的新思路

• 作者: 刘昊 方雯逸
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 判别分析 BP神经网络 离散程度 人脸朝向识别
• 年，卷（期）: 2012,（z3）
• 所属期刊栏目: 数字信息处理
• 页码范围: 366-368,374
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3727字
• 语种: 中文

摘要

针对人脸朝向分类这一问题,使用BP神经网络进行判别分析是一个较为成熟的方案,在此基础上,提出了一种新的特征值提取方法.首先探测人脸图像边界并将其转化成二值化的0-1矩阵,分割取出图像中眼睛部分对应的矩阵数据；考虑到人脸图像的特殊性,即头部鬓角的信息数据可能造成干扰,删减相应的矩阵信息；接着进行特征值的提取,取出矩阵中为1的元素分布的“离散程度”和分布位置的平均值形成二维向量；最终以该二维向量为神经网络的输入,5种人脸朝向分类为神经网络的输出,正确识别率可以达到100％.这样的特征值提取方式使特征值具有实际意义,相比于PCA特征值提取法更易理解；无需求出人眼的具体位置,相比于求人眼位置的几何方法更加简洁.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昊	重庆大学软件学院	7	48	4.0	6.0
2	方雯逸	重庆大学软件学院	1	6	1.0	1.0