基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉朝向分析.pdf

1、人臉朝向識別作為人臉識別的一個重要方面，在智能訪客系統(tǒng)、駕駛員狀態(tài)評估等方面得到了廣泛應(yīng)用，因此如何有效地提取人臉朝向特征逐漸成為人臉識別技術(shù)的研究熱點之一。本文引入一種被稱為第三代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Pulse Coupled Neural Network，簡稱PCNN)算法，通過深入分析它的神經(jīng)元模型、基本工作原理以及各種優(yōu)良特性等，研究了利用PCNN特征序列（熵序列、對數(shù)序列、時間序列、標準方差序列）分析人臉朝向特征的

2、方法。
　　文中將人臉朝向大致分為左方、左前方、前方、右前方、右方5類，通過求平均的方法得到各類朝向的特征序列，利用歐氏距離來對未知人臉的特征序列與各類朝向特征序列進行相似性度量。實驗結(jié)果表明，4種特征序列都在一定程度上反映了人臉朝向的有效信息，通過與歐氏距離法結(jié)合得出基于PCNN對數(shù)序列的人臉朝向特征提取方法的效果最好，識別正確率最高。文中對加噪圖像的識別進行了研究分析，實驗表明一定范圍內(nèi)的椒鹽噪聲對PCNN對數(shù)序列的影響不大，