基于LVQ神经网络的人脸朝向识别算法

作者：焦涌

来源：指挥信息系统与技术, 2022, 13(04): 76-84.

DOI：10.15908/j.cnki.cist.2022.04.013

• 学习向量量化
• 神经网络
• 人脸朝向识别

为了解决业界流行的人脸朝向识别算法人脸识别准确率较低的问题，提出了一种基于学习向量量化（LVQ）神经网络的人脸朝向识别算法。首先，介绍了传统的LVQ神经网络算法，并分析了算法存在的问题；然后，根据图像和视频中人脸的位置、朝向和旋转都不固定的特点，对LVQ神经网络算法进行改进，优化了该算法各层间的权值参数，取得了较高准确度的识别效果；最后，将该算法与误差反传（BP）神经网络法进行识别效果对比测试。仿真结果表明，该算法人脸朝向识别正确率可达99%以上，识别率与抗干扰性效果较好。

• 单位
  中国电子科技集团公司第二十八研究所