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《情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在人臉識(shí)別中應(yīng)用的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、摘要二十一世紀(jì)是信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的世紀(jì)。隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，信息的隱蔽性和安全性就顯得特別重要。傳統(tǒng)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)不能夠滿(mǎn)足當(dāng)今信息科技的需要，因此提出有效識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)。生物特征的識(shí)別技術(shù)是目前識(shí)別技術(shù)的最新發(fā)展方向，而人臉識(shí)別是生物特征識(shí)別技術(shù)的一個(gè)重要分支。人臉識(shí)別技術(shù)有廣闊的社會(huì)需求和經(jīng)濟(jì)價(jià)值，同時(shí)對(duì)國(guó)家的安全產(chǎn)生重要影響。提出高效的人臉識(shí)別算法已經(jīng)變成當(dāng)今最熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一。本研究對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)現(xiàn)狀進(jìn)行了分析論證，在前人研究基礎(chǔ)上提出了一種情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，把此情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法融合于人臉識(shí)別技術(shù)中，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證此方法識(shí)別效果比較理想。本文主要內(nèi)容有：
2、（1）對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)背景和現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)分析，并簡(jiǎn)要介紹了國(guó)內(nèi)外此領(lǐng)域研究現(xiàn)狀，找出了當(dāng)前已有的人臉識(shí)別算法中的優(yōu)缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上確立本課題研究方向；（2）針對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)，引入情感因子，重新構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，建立了BP情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（EMBP），并給出了詳細(xì)學(xué)習(xí)算法；（3）針對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)，構(gòu)建了徑向基情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（EMRBF），并推導(dǎo)此EMRBF的學(xué)習(xí)算法；（4）將EMBP情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于人臉識(shí)別。對(duì)人臉圖像進(jìn)行奇異值分解，得到奇異值向量，將奇異值特征向量分別進(jìn)行壓縮和歸一化處理，之后將奇異值重新排列，獲得了具有較好穩(wěn)定性和可區(qū)分性的人臉奇異值特征向量，并在此基礎(chǔ)上設(shè)
3、計(jì)了EMBP情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器，實(shí)驗(yàn)表明該方法比傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能更好；（5）將EMRBF情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于人臉識(shí)別。先用PCA變換對(duì)人臉圖像進(jìn)行信息壓縮后，采用LDA變換得到人臉圖像的低維表示，最后設(shè)計(jì)了EMRBF情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明該方法的識(shí)別率有了一定程度的提高。關(guān)鍵字：人臉識(shí)別，情感因子，情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。IAbstractThetwenty-firstcenturyistheageofinformationandnetwork．Withhighdevelopmentofthecomputerandnetworktechnology，theco
4、ncealmentandsafetyoftheinformationappearsespeciallyimportant．Traditionalrecognitiontechnologyhasnotbeenabletomeettheneedsoftoday'sinformationtechnology，therefore，effectiverecognitiontechnologyhasbecomeoneoftheimportantresearch．Innowadays，identificationtechnologybasedonbiologicalcharacteristicsisthel
5、atestdirection，whileit’soneofthemostimportantbranchofbiometrictechnology．Facerecognitiontechnologyhasabroadersocialdemandandeconomicvalue，whichalsohaveimportantinfluenceforthecountry'ssecurityatthesametime．Puttingforwardeffectivefacerecognitionalgorithmhasbecomeoneofthemostpopularresearchatpresent．T
6、hispaperstudythepresentsituationoffacerecognitiontechnologyviaanalysisanddemonstration，andputforwardaemotionalneuralnetworkalgorithmbasedonpreviousresearch，whichhasbeenputinfacerecognitiontechnology．Experimentalresultsshowthatidentifyeffectofthismethodworkswell．Thispaperismainlycomposedoffiveparts：1
7、．Analysingaboutfacerecognitiontechnologybackgroundandcurrentsituationdetaily，andfindouttheadvantagesanddisadvantagesofcurrentexistingfacerecognitionalgorithmafterintroducingtheresearchbothathomeandabr
