基于小波变换与脉冲耦合神经网络的人脸识别

• 作者: 何世强 刘引 刘金清 吴庆祥 周晓童 蔡淑宽 邓淑敏 陈存弟
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 脉冲神经网络 人脸识别 小波变换 时间序列 欧氏距离
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 231-235
• 页数: 5页
• 字数: 3744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005944

摘要

脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)是基于生物视觉特性而提出的新一代人工神经网络,它在数字图像处理及人工智能等领域具有广泛应用前景.本文通过研究PCNN理论模型及其工作特性的基础上提出了一种提取人脸特征的方法.首先利用小波变换提取人脸图像低频特征,降低人脸图像的维度,然后利用简化的PCNN提取小波低频系数重构后的人脸图像的相应时间序列,并以此作为人脸识别的特征序列.最后利用时间序列和欧式距离完成人脸的识别过程.本文通过ORL人脸库进行实验证明了该方法的有效性.