文献类型：期刊文章

作　　者：宋娟[1] 邹翔[1] 尹俭芳[1] 张爽[2]

机构地区：[1]宁夏大学物理与电子电气工程学院 [2]中国人民解放军68306部队

出　　处：《工业控制计算机》

基　　金：2016年宁夏大学大学生创新创业训练计划项目

年　　份：2017

卷　　号：30

期　　号：4

起止页码：111-112

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：人脸识别近年来是模式识别领域的研究热点,由于人脸形状的不规则性以及光线和背景条件的多样性,增加了识别问题的复杂程度。现有较为成熟算法BP神经网络存在易过拟合,抗干扰能力差等缺陷,而SVM算法数据是否预处理会极大地影响识别精度。针对两种算法的缺陷,提出一种基于LVQ神经网络的人脸朝向识别模型。对任意给出的人脸图像进行5个朝向的预测和识别,并与BP和SVM算法的仿真结果进行对比分析。结果表明,LVQ神经网络的人脸朝向识别率明显高于传统BP和未归一化样本的SVM算法,可以很好解决人脸朝向识别问题,具有较强的环境适应能力和抗干扰能力。

关 键 词：人脸识别 LVQ网络  特征提取 识别率

分 类 号：TP391.41] TP183[计算机类]