基于多遗传算法的BP神经网络人脸识别

• 作者: 姜志侠 曾坤
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 主成分分析 独立成分分析 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.01.014

摘要

人脸识别应用十分广泛,在实际问题中较高的识别率十分重要,其中BP神经网络模型广泛用于人脸识别.然而在现实应用中,BP神经网络结构和权值阈值的选取往往依靠经验值,这使得BP神经网络存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等问题.针对该问题,提出了一种基于多遗传算法优化BP神经网络结构和权值阈值的人脸识别方法.利用主成分分析算法对人脸图像进行降维,快速独立成分分析算法对人脸图像进行特征提取,以组合算法的方式使得处理后的人脸图像特征更加明显.通过第一层遗传算法优化BP神经网络的结构,第二层遗传算法优化BP神经网络的权值阈值,以此解决BP神经网络陷入局部最优和收敛速度慢等问题.基于ORL人脸库进行仿真验证,实验结果表明该算法具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜志侠		41	92	5.0	8.0
2	曾坤		1	0	0.0	0.0