基于对向传播神经网络的人脸识别方法.pdf

第33 卷 第5 期 电 子 科 技 大 学 学 报 Vol.33 No.5 2004 年10 月 Journal of UEST of China Oct. 2004 基于对向传播神经网络的人脸识别方法 金明曦， 武 妍 ( 同济大学计算机科学与工程系 上海 200092) 【摘要】根据对向传播网络适于模式分类的特性，提出了基于对向传播网络的人脸识别方法。同时，为了克 服对向传播网络在训练过程中的不稳定性，改进了对向传播网络的学习算法，并且以国际通用的ORL人脸库为对 象进行实验研究。结果表明，选择合适的参数，就可以达到理想的识别效果。证明了基于对向传播网络的人脸识 别方法是有效可行的。 关 键 词 神经网络; 对向传播网络; 人脸识别; 模式分类 中图分类号 TP183 文献标识码 A Face Recognition Based on Counter Propagation Network Jin Mingxi ，Wu Yan (Department of Computer Science and Engineering，Tongji University Shanghai 200092) Abstract It is well known that, counter propagation network is fitful for pattern classification. According to such attribute, we present a face recognition algorithm based on counter propagation network. Meanwhile, we modify the learning method of counter propagation network in case of its instability during the training phase, and do some experiments with ORL face library that is international universal. Experiments show that we can achieve sound result by choosing parameters appropriately. So, the recognition algorithm based on counter propagation network is effective and practicable. Key words neural network; counter propagation network; face recognition; pattern classification 人脸识别是当前人工智能研究的重点，在国家安全、民事经济、家庭娱乐等领域，具有广泛的应用前 景。近年来，许多针对人脸识别的研究方法，但神经网络的方法是研究热点，各种神经网络为不同目的的 研究提供了可能。 在以往用神经网络进行人脸识别的研究中，较多采用的是反向传播网络和径向基网络[1,2] 。而本文所应 用的对向传播神经网络(Counteor Propagation Network, CP)是将特征映射网络与基本竞争型网络相结合，发 挥各自特长而构成的一种新型神经网络[3] 。该网络适用于模式分类、函数逼近、统计分析以及数据压缩等领 域。 1 CP网络