人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文-基于lvq神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉朝向識別

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1、基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉朝向識別摘要人臉識別是當(dāng)今模式識別和人工智能的一個重要的研究方向。人臉的朝向識別是一個復(fù)雜的模式識別問題。在實際應(yīng)用中，大量圖像和視頻源中人臉的位置、朝向、旋轉(zhuǎn)角度都是不固定的，這大大增加了人臉識別的難度。為了解決這些問題，本實驗采用了LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖像中的人臉朝向識別進行研究。本實驗基于matlab平臺設(shè)計LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對人臉朝向的判斷。實驗結(jié)果表明，LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)輸入圖像的二值信息，以較高的準(zhǔn)確率判別該圖像中的人臉朝向。關(guān)鍵字：人臉朝向識別；LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；matlab;特征提取人臉識別是一個活躍的研

2、究領(lǐng)域。盡管相對于虹膜和指紋識別，人臉識別的準(zhǔn)確還比較低，但人臉的易采集、非接觸的優(yōu)點，讓人臉識別受到越來越多的關(guān)注。人臉識別對人臉位置和狀態(tài)都有一定的限制，實際應(yīng)用中，圖像和視頻源中人臉的位置，朝向和旋轉(zhuǎn)都不是固定的，這就為我們后續(xù)的人臉識別有了更大的難度。在人臉識別的研究領(lǐng)域中，人臉朝向識別是其中的一個分支。在以往的研究中，絕大多數(shù)的研究人員希望能夠消除人臉朝向在人臉識別中的不良影響，但在復(fù)雜的實際環(huán)境中，我們無法忽略人臉朝向?qū)θ四樧R別的影響。因此，對人臉朝向的判定和識別是非常有必要和有意義的。1LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)向量量化(LearningVe

3、ctorQuantization,LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，屬于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，在模式識別和優(yōu)化領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層組成，即輸入層、隱含層和輸出層，網(wǎng)絡(luò)在輸入層與隱含層間為全連接，而在隱含層與輸出層間為部分連接，每個輸出層神經(jīng)元與隱含層神經(jīng)元的不同組相連接。隱含層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值固定為1。輸入層和隱含層神經(jīng)元間連接的權(quán)值建立參考矢量的分量（對每個隱含神經(jīng)元指定一個參考矢量）0在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，這些權(quán)值被修改。隱含層神經(jīng)元（或稱為Kohnen神經(jīng)元）和輸出神經(jīng)元都具有二進制輸出值。當(dāng)某個輸入模式被送至網(wǎng)絡(luò)時，參考矢量最接近輸

4、入模式的隱含神經(jīng)元因獲得激發(fā)而贏得競爭，因而允許它產(chǎn)生一個“1”，而其它隱含層神經(jīng)元都被迫產(chǎn)生“05與包含獲勝神經(jīng)元的隱含層神經(jīng)元組相連接的輸出神經(jīng)元也發(fā)出“1”，而其它輸出神經(jīng)元均發(fā)出“O’；產(chǎn)生“1”的輸出神經(jīng)元給出輸入模式的類，由此可見.，每個輸出神經(jīng)元被用于表示不同的類。1人臉朝向識別的設(shè)計2.1問題描述現(xiàn)采集到一組不同人臉朝向的圖像，這組圖像來自于10個人，每人5張圖片，人臉朝向分為：左方、左前方、正面、右前方、右方，如圖2-1所示。創(chuàng)建一個LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對給出的人臉進行朝向的判定與識別。2-1人臉朝向識別圖2.2建立模型2.2.1設(shè)計

5、思路通過觀察不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)人臉朝向不同的方向時，眼睛在圖像中的位置差別較大。所以，將眼睛位置的特征信息作為LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的輸入，將5個朝向作為其輸出。在對訓(xùn)練集進行訓(xùn)練之后，得到具有預(yù)測功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對測試集中的圖片進行人臉朝向的預(yù)測。2.2.2設(shè)計步驟根據(jù)上述的設(shè)計思路，可以歸納為如下步驟，如圖2-2所示。圖2-2設(shè)計步驟流程圖(1)眼部特征向量的提取在設(shè)計思路中，可以知道人臉朝向不同時，其眼睛所在的位置也有所不同。因此，選取描述人眼位置的特征向量作為LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。方法：將整幅圖像分為6行8列，人眼的位置信息可以用第2行的8個子矩陣來

6、描述，邊緣檢測后8個子矩陣中的值為“1”的像素點的個數(shù)與人臉朝向有直接關(guān)系。只要分別統(tǒng)計出第2行8個子矩陣中值為“1”的像素點的個數(shù)即可。(2)生成訓(xùn)練集和測試集為了保證訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的隨機性，我們隨機選取圖像庫中的30張圖片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，選取20張圖片作為測試數(shù)據(jù)。(3)LVQ網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建因為LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有不需要將輸入向量正交化、歸一化的優(yōu)點，利用Matlab工具中的newlvq()函數(shù)構(gòu)建一個LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(4)LVQ網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練將訓(xùn)練集中輸入向量送入LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，之后對網(wǎng)絡(luò)中權(quán)值進行迭代調(diào)整，達到要求。利用Matlab中的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)trai

7、nG對LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。(5)人臉朝向的識別網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂后，對測試集的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。對于任意給定的圖像，只需將其特征向量提取出來，便可以進行識別。1人臉朝向識別的實現(xiàn)Matlab提供了許多函數(shù)能夠讓我們在Matlab環(huán)境下可以實現(xiàn)上述步驟。3.1清空環(huán)境變量在程序運行之前，需要清空工作空間中的變量和命令窗口的命令。源代碼如下：clearallclc3.2眼部特征向量的提取首先將圖像中描述眼部信息的特征向量提取出來即統(tǒng)計出第2行8個子矩陣中值為“1的像素點的個數(shù)，源代碼如下：%%人臉特征向量提取%人數(shù)M=10;%人臉朝向類別數(shù)N=5;%特征

8、向量提取pixeLvalue=feature_extraction(M,N);feature_extraction()為人