基于奇异值分解和小波神经网络的人脸识别

作者：王艳花; 杨静

来源：现代电子技术, 2019, 42(12): 40-44.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2019.12.010

• 人脸识别
• 人工神经网络
• 奇异值分解
• 小波神经网络
• 仿真实验
• 算法验证

针对人脸识别在有遮挡、表情变化和光照变化引起的鲁棒性变差问题,以及传统人工神经网络用于人脸识别时存在的维数灾难问题,提出一种分块奇异值分解和小波神经网络结合的人脸识别算法。首先,将人脸图像进行分块,获得图片局部的奇异值,并将其按一定顺序排列得到人脸的特征向量;然后,运用加入动量项的改进小波神经网络进行人脸图像分类识别;最后,在Matlab环境下利用ORL和YALE人脸图像数据库进行仿真实验,并且在GUI图形用户界面上进行验证。实验结果表明,该算法实现简单,识别率高,对光照、遮挡、表情等变化有很好的鲁棒性,具有很大的使用价值。

• 单位
  太原理工大学