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论文编号 201104-697
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基于BP_RRA神经网络的人脸识别

首发时间:2011-04-27

李扬 1   

李扬,男(汉族),天津市人,主要研究领域为图像处理、模式识别。

郭嗣琮 2   

郭嗣琮(1951-) , 男, 吉林白城人, 教授, 博士生导师, 研究方向: 模糊信息处理技术, 模糊预测与决策等

杨迪 1   
  • 1、辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
  • 2、辽宁工程技术大学 理学院 葫芦岛 125105

摘要:针对人脸识别问题,以BP算法和RRA理论为基础,采用BP_RRA作为人脸识别分类器,并结合小波变换,提出一种基于小波变换和BP_RRA神经网络的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像特征进行降维,然后把分解低频系数作为人脸特征带入BP神经网络进行训练,并用进化算法RRA对BP网络进行优化处理,使其能够快速收敛、避免陷入局部极值。实验结果表明本算法的识别率较高,能够针对不同类别进行有效的训练,对面部表情变化、一般光照及姿态变化具有良好的鲁棒性。

关键词: 人脸识别 小波变换 BP网络 RRA

For information in English, please click here

Based on the RRA_BP neural network face recognition

LI Yang 1   

李扬,男(汉族),天津市人,主要研究领域为图像处理、模式识别。

Guo Sizong 2   

郭嗣琮(1951-) , 男, 吉林白城人, 教授, 博士生导师, 研究方向: 模糊信息处理技术, 模糊预测与决策等

Yang Di 3   
  • 1、School of Electronic and Information Engineering, Liaoning Technical University
  • 2、Liaoning Technical Unversity. School of Science. Huludao 125105
  • 3、Liaoning Technical University, Electronics and Information Engineering

Abstract:For face recognition, base on BP algorithm and the RRA theory, classifier using BP_RRA as face recognition, and combined with wavelet transform, proposed based on wavelet transform and the RRA_ BP neural network face recognition algorithm. First by wavelet transform of face image features dimension reduction, then the decomposition of low-frequency coefficients as facial features into BP neural network was trained, using evolutionary RRA algorithm of BP network optimized, So it can rapid convergence, avoid getting into a local extremum. Experimental results show that the algorithm recognition rate is higher, according to different category can effectively training, changes in facial expressions, face recognition rate significantly increased.

Keywords: face recognition wavelet decomposition BP RRA

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李扬,郭嗣琮,杨迪. 基于BP_RRA神经网络的人脸识别[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2011-04-27]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201104-697.

No.4421250583545130****

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