基于改进脉冲耦合神经网络的动态人脸识别

• 作者: 温荷 罗频捷
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 脉冲耦合神经网络 动态识别 人脸识别
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 图像处理&多媒体技术|Image Processing & Multimedia Technology
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200600172

摘要

动态人脸识别在实时监控和人员追踪等领域具有广泛应用前景,是目前人脸识别技术的研究热点之一.针对传统人脸识别技术在动态人脸识别应用中识别率不高的问题,提出一种基于背景差分法的改进脉冲耦合神经网络的动态人脸识别方法.利用脉冲耦合神经网络时空总和特性,将脉冲耦合神经网络神经元与人脸图像像素对应,使对不同人脸图像像素产生不同点火序列,通过对图像像素点火序列分析,可以进行不同人脸的区分.对500组动态人脸图像的随机抽取实验表明,改进脉冲神经网络对实际场景中的动态人脸识别性较好,可以较好地对不同人物进行区分,具有稳定鲁棒性.