一种基于LVQ神经网络模型的人脸检测方法

作者：王艳; 祁萌^*

来源：液晶与显示, 2021, 36(07): 1027-1034.

• 人脸检测
• LVQ
• 肤色特征

人脸检测是人脸识别的首要环节。为快速准确地从复杂背景中定位出人脸区域,本文提出一种基于LVQ神经网络的人脸检测算法。通过分析肤色特征,将图像分别转换到YCbCr空间和HSI空间,提取Cb、Cr、H、S颜色分量用来描述人脸图像特征。构建结构为4-20-2的LVQ神经网络模型,选取100幅图像作为LVQ神经网络的训练样本,20幅图像作为测试样本,迭代次数为150次,误差为0.001。经过训练,得到了有效的权值。利用训练后的神经网络,分别在LFW、AFW和Faces数据集上进行了性能测试,在3个数据集的正检率分别为76.82%,84.42%,100%,误检率分别为17.34%,12.34%,0,漏检率分别为21.55%,15.63%,0。实验结果表明,相对于传统的基于肤色特征的人脸检测方法,本方法在正检率、误检率及漏检率方面均表现出良好的优越性。

• 单位
  成都工业学院; 电子工程学院