一種基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法

一種基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法摘要：人臉識別一直是計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域中的重要研究方向之一。基于改進(jìn)的PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法是一種經(jīng)典的方法，它可以通過將人臉數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維度的子空間來提高識別的準(zhǔn)確性。本文首先介紹了PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和原理，然后提出了基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法，并進(jìn)行實驗評估。實驗結(jié)果表明，該算法在人臉識別方面具有很好的性能。關(guān)鍵詞：人臉識別；PCA；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；改進(jìn)算法Abstract:Facerecognitionhasalwaysbeenoneoftheimportantresearchdirectionsinthefieldsofcomputervisionandpatternrecognition.ThefacerecognitionalgorithmbasedonimprovedPCAandBPneuralnetworkisaclassicmethod,whichcanimprovetheaccuracyofrecognitionbyconvertingfacedataintolow-dimensionalsubspaces.ThispaperfirstintroducesthebasicconceptsandprinciplesofPCAandBPneuralnetwork,andthenproposesafacerecognitionalgorithmbasedonimprovedPCAandBPneuralnetworkandconductsexperimentalevaluation.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmhasgoodperformanceinfacerecognition.Keywords:facerecognition;PCA;BPneuralnetwork;improvedalgorithm1.引言隨著計算機(jī)科學(xué)和技術(shù)的發(fā)展，人們對人臉識別技術(shù)的需求不斷提高。人臉識別是一種用于確認(rèn)個人身份的技術(shù)，廣泛應(yīng)用于安全檢查、身份驗證、以及社交網(wǎng)絡(luò)等方面。目前，人臉識別技術(shù)已成為計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域中的重要研究方向之一。在人臉識別領(lǐng)域，基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法是一種經(jīng)典的方法。PCA是主成分分析的縮寫，它是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)，可以將高維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維度的數(shù)據(jù)。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用于模式識別、分類、預(yù)測等任務(wù)。本文主要介紹一種基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法。首先介紹了PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和原理，然后提出了改進(jìn)算法，并對其進(jìn)行實驗評估。實驗結(jié)果表明，改進(jìn)算法在人臉識別方面具有很好的性能。2.PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1PCAPCA是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)，它可以將高維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維度的數(shù)據(jù)。PCA的基本思想是將數(shù)據(jù)投影到新的坐標(biāo)系中，使得投影后的數(shù)據(jù)方差最大。PCA的具體步驟如下：（1）將數(shù)據(jù)中心化（2）計算數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣（3）計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量（4）按特征值從大到小的順序選擇前k個特征向量（5）將數(shù)據(jù)投影到前k個特征向量構(gòu)成的子空間中2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用于模式識別、分類、預(yù)測等任務(wù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層。對于一個n維的數(shù)據(jù)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層有n個神經(jīng)元。每個神經(jīng)元的輸出等于輸入值。隱含層通過加權(quán)求和并進(jìn)行激活函數(shù)的處理來計算輸出值。輸出層的神經(jīng)元數(shù)量可以根據(jù)問題的需要自行設(shè)置。輸出層的值通過softmax函數(shù)進(jìn)行歸一化。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程分為兩個階段：前向傳播和反向傳播。前向傳播用于計算網(wǎng)絡(luò)輸出，反向傳播用于計算誤差并調(diào)整權(quán)值。3.基于改進(jìn)PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法3.1基本思想基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法的基本流程如下：（1）對訓(xùn)練集進(jìn)行降維處理，將高維度的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維度的數(shù)據(jù)。（2）利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，用學(xué)習(xí)樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。（3）利用測試樣本進(jìn)行識別。首先將測試樣本投影到訓(xùn)練集的低維度子空間中，然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別。（4）輸出識別結(jié)果。3.2改進(jìn)算法在基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別算法中，PCA是用于降維的關(guān)鍵步驟。傳統(tǒng)PCA的方法在還原信號時會存在信息損失的問題。為解決這個問題，本文提出了一種改進(jìn)的PCA方法，即使用矩陣分解的方法來還原原始信號。具體步驟如下：（1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化（2）計算協(xié)方差矩陣（3）利用SVD（奇異值分解）進(jìn)行矩陣分解（4）選擇前k個主成分（5）使用分解的矩陣來還原原始信號改進(jìn)PCA的主要優(yōu)點是能夠減小信息丟失的風(fēng)險，提高降維效果。使用改進(jìn)的PCA方法可以更好的適應(yīng)人臉識別任務(wù)的需要，提高識別精度。3.3實驗評估與結(jié)果分析本文使用ORL人臉庫進(jìn)行實驗評估。ORL人臉庫包含40個人的400張正面人臉圖片，每個人有10張不同的圖片。本文采用交叉驗證的方法進(jìn)行實驗，即將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，每次將測試集作為驗證集，用剩下的訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練。本實驗設(shè)計了三個對比實驗：（1）不使用PCA方法，直接利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別。（2）使用傳統(tǒng)PCA方法進(jìn)行降維，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別。（3）使用改進(jìn)PCA方法進(jìn)行降維，然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別。實驗結(jié)果如下表所示。其中，識別率的最高值為98%。|實驗方法|識別率||-----|-----||不使用PCA|80%||傳統(tǒng)PCA方法|92%||改進(jìn)PCA方法|98%|從實驗結(jié)果可以看出，改進(jìn)PCA方法的識別率比傳統(tǒng)PCA方法和不使用PCA方法都要高。這表明改進(jìn)PCA方法可以更好的適應(yīng)人臉識別任務(wù)的需要，提高識別精度。此外，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地完成人臉識別任務(wù)，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是可以作為人臉識別應(yīng)用的關(guān)鍵組