基于PCA和神经网络的识别方法研究

合集下载

基于PCA—LDA与蚁群优化BP神经网络的人脸识别算法

基于PCA—LDA与蚁群优化BP神经网络的人脸识别算法作者：任金霞周慧娟来源：《软件导刊》2013年第11期摘要：针对人脸识别问题，提出了一种新的算法。

该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取，并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。

使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩，为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间，使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数，并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。

在ORL人脸数据库的仿真结果表明，该算法能有效提高人脸识别性能，具有较高识别率。

关键词关键词：人脸识别；PCA；LDA；蚁群优化；BP算法中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2013）0110070040引言人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。

与其他身份识别方式相比，人脸具有直接、友好和方便的特点。

人脸识别研究不仅具有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义。

而人脸识别系统运行成功的关键在于对人脸特性的提取和分类器的设计＼[1＼]。

人脸识别的主要过程为预处理、特征提取以及分类识别。

预处理即为了提高图像质量而对图像进行尺度归一化和灰度均衡化等操作。

特征提取在人脸识别中非常重该规则预示：下半夜发生的抢劫案，若实施犯罪者为单人且为少年，可以锁定该犯罪嫌疑人是贵州籍，且文化程度为小学。

取值支持度阈值=4，置信度=9时，从结果中抽一条规则：from 上半夜；共同作案；少年； calc 上半夜；少年；->共同作案；： 1.0//规则说明：from L（支持度大于已设定支持度阀值）；calc S->L-S（关联规则）；：Num（置信度）该规则的预示：发生在上半夜的抢劫案，如实施犯罪者为少年，一定还有同伙。

对比可知，提高支持度阈值和置信度阈值，可提高挖掘结果的可靠性，但发现的关联规则也大大减少。

因此，根据用户的兴趣程度和实效评估，及时调整相关参数，对于关联规则挖掘在某一领域的应用至关重要。

基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究

基于PCA和LDA改进算法的人脸识别技术研究人脸识别是一种通过计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的生物特征，并将其与已知的人脸进行匹配的技术。

近年来，随着计算机算力的提升和人工智能技术的发展，人脸识别技术得到了广泛的应用，例如人脸解锁、人脸支付等。

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）和LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）是两种常见的降维方法，用于从高维数据中提取有用的特征。

基于这两种方法的人脸识别技术研究已经得到了广泛关注。

PCA是一种无监督学习方法，通过将高维数据投影到低维子空间中，保持数据的大部分方差，从而达到降维的目的。

在人脸识别中，PCA可以通过计算训练集中人脸图像的协方差矩阵，然后提取其特征向量和特征值，选择前k个特征向量作为主成分，将人脸图像投影到主成分空间中。

在测试阶段，将待识别的人脸图像也投影到主成分空间中，通过计算其与训练集中人脸图像的距离，来判断其身份。

PCA的一个问题是它在无监督降维的可能忽略了一些与分类有关的信息。

为了解决这个问题，可以利用LDA来增加分类的准确性。

LDA是一种有监督学习方法，它通过最大化类别之间的差异性和最小化类别内的方差，选择最佳的投影方向。

在人脸识别中，LDA可以通过计算训练集中各类别的均值和类内散度矩阵，得到最佳的投影方向。

在测试阶段，将待识别的人脸图像投影到最佳的投影方向上，通过计算其与训练集中各类别的距离，来判断其身份。

由于PCA和LDA均是线性方法，它们对于人脸图像的非线性变化不敏感。

为了提高人脸识别的准确性，可以将PCA和LDA与非线性方法相结合，例如核技巧（kernel trick）。

通过将人脸图像映射到一个高维的特征空间中，利用核函数来计算其与训练集中人脸图像的相似性。

还可以利用深度学习方法来改进人脸识别技术。

深度学习是一种通过构建多层神经网络来学习数据特征的方法，它可以自动地学习人脸图像中的高级特征。

基于PCA和神经网络的识别方法研究

பைடு நூலகம்
１前言
在某冷机集团电器分公司建立的管理信息系统中，控制图分析是其质量管理子系统的最重要的基本功能。生产过程中若
统汁分析方法，将分散在一组变量上的信息集中到某几个综合指标（主成分），上每一个主成分都是原始变量的线性组合，主成分之间互为正交关系，从而达到数据降维和剔除冗余信息的
常因素造成的不同异常模式。针对这一问题展开研究，用主成分分析法作为前处理过程进行样本集的选择与优化，提出了基于
ＰＣＡ
一
关键词：质量控制图；主成分分析；神经网络；模式识别文章编号：０２８３（０７２ — ２６０文献标识码：中图分类号：Ｈ１５１０ — ３１２０）５０４ — ３ＡＴ６
２ＳｈｏｆＥｌｃｒａｎｌｃｒｎｃＥｎｉｅｒｇＥｓＣｈｎｉｏｏｇＵｎｖｒｉＮａｃａｇ３０１，ｈｎ．ｃｏｌｏｅｔｃｌａｄＥｅｔｉｇｎｅｎ，ａｔｉｏｉｉａＪａｔｎｉｅｓｔｙ，ｎｈｎ３０Ｃｉａ３
ｉｔｌｇｎｅｏｎｔｎｎｅｌｅｔｒｃｇｉｏｍｅｈｄｂｓｄｏｒｃｐｌｃｍｐｎｎｎｌｓｓａｄｅｒｌｎｔｏｋＴｅｐｎｉａｏｏｅｔａａｙｉｓｕｅｉｉｔｏａｅｎｐｎｉａｏｏｅｔａａｙｉｎｎｕａｅｗｒ，ｈｒｃｐｌｃｍｐｎｎｎｌｓｓｉｓｄｉｉｔｒｃｓｈａｌａａｏｐｏｅｓｔｅｓｍｐｅｄｔ．

基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法

ＢＡＩＸｕ－ｅ．ＩｅｆｉＬＲｕ．ｃｒｃｇｉｏｍｅｈｄａｅｏ２ＣＡａｄＲＢＦｅｔａｎｔｒ．ｍｐｔｒＦａｅｅｏｎｔｎｉｔｏｂｓｄｎＤＰｎｎｕｒｌｅｗｏｋＣｏｕｅＥｎｉｅｒｎａｄｇｎｅｉｇｎ
也更快。
或列向量转化为高维矢量，然后采用主成分分析将高维人脸空
间中的数据通过一个变换矩阵映射到低维的特征空间中，从而得到人脸图像的特征值。由于所选取的变换矩阵的每一列分别对应于训练样本的协方差矩阵的一个特征矢量，而人脸图像的分辨率导致人脸空间的维数比较高，因此求解训练样本的协方差矩阵的计算量非常大。为了克服求解特征脸方法中存在的计算量问题，献【】出了二维主成分分析方法，文２提有效地解决了传统ＰＡ方法中的计算量问题，Ｃ并得到更高的识别率。
计算时间。综合以上特点，ＰＡ在图像处理领域备受关注，２ＣＤ
并且已经很好地应用于人脸识别等图像领域。基于ＯＬ与Ｒ
Ｙｌ人脸数据库的实验结果表明，ＤＣａｅ２ＰＡ算法用于人脸识别
的正确识别率比ＰＡ高、Ｃ特征提取比ＰＡ算法更有效且速度Ｃ
Ａｐｌａｉｎ，０７４（４：０ — ０．ｐｉｔｓ２０，３３）２０２３ｃｏ
ＡｂｔａｔＡｅｐｒａｈｆｒｈｍａａｅｅｏｎｔｎａｅｏ２ＣａｄＲＢｅｔａｅｗｒｉｐｏｏｅ．ｈｓｓｒｃ：ｎｗａｐｏｃｏｕｎｆｃｒｃｇｉｏｂｓｄｎＤＰＡｎＦｎｕｒｌｔｏｋｓｒｐｓｄＴｉｉｎｍｅｈｄｉｔｏｓｔｓｅｏｔｅｔｎａｄｅｔｄｎｈｓａｄｒＯＲＬａｅａａａｅＥｐｒｎａｒｓｌｄｍｏｓｒｔｈｔｈｃｍｂｎｄｆｃｄｔｂｓ．ｘｅｍｅｔｌｅｕｔｅｎｔａｅｉｓｔａｔｅｏｉｅｍｅｈｄａｅｏ２ＣａｄｔｏｂｓｄｎＤＰＡｎＲＢＮＮａａｈｅｅｂｔｒｅｆｒａｃｉｒｃｇｉｏａｃｒｅｔａｏｈｒＦｃｎｃｉｖａｅｔｐｒｍｎｅｎｅｏｎｔｎｃｕａｙｈｎｔｅｍｅｈｄｎｔｉｅｏｉｔｏａｄｈｓｍｅｈｄｏｔｅｓｃｍｐｔｔｎｌｔｏｃｓｌｓｏｕａｉａｏ

本科毕业论文-—基于opencv的图像识别

基于2DPCA的人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技术，包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。

由于近年来计算机技术的飞速发展，为人脸识别技术的广泛应用提供了可能，所以图像处理技术被广泛应用了各种领域。

该技术具有广阔的前景，如今已有大量的研究人员专注于人脸识别技术的开发。

本文的主要工作内容如下：1)介绍了人脸识别技术的基础知识，包括该技术的应用、背景、研究方向以及目前研究该技术的困难，并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简单的介绍。

2)预处理工作是在原始0RL人脸库上进行的。

在图像的预处理阶段，经过了图象的颜色处理，图像的几何归一化，图像的均衡化和图象的灰度归一化四个过程。

所有人脸图像通过上述处理后，就可以在一定程度上减小光照、背景等一些外在因素的不利影响。

3)介绍了目前主流的一些人脸检测算法，本文采用并详细叙述了Adaboost人脸检测算法。

Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本，再通过对样本的训练，得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。

4)本文介绍了基于PCA算法的人脸特征点提取，并在PCA算法的基础上应用了改进型的2DPCA算法，对两者的性能进行了对比，得出后者的准确度和实时性均大于前者，最后将Adaboost人脸检测算法和2DPCA算法结合，不仅能大幅度降低识别时间，而且还相互补充，有效的提高了识别率。

关键词：人脸识别 2DPCA 特征提取人脸检测2DPCA Face Recognition Algorithm Basedon The ResearchAbstract：Face recognition is a technology to detect and locate human face in an image or video streams,Including location, size, shape, number and other information of human face in an image or video streams.Due to the rapid development of computer operation speed makes the image processing technology has been widely applied in many fields in recent years. This paper's work has the following several aspects:1)Explained the background, research scope and method of face recognition,and introduced the theoretical method of face recognition field in general.2)The pretreatments work is based on the original ORL face database. In the image preprocessing stage, there are the color of the image processing, image geometric normalization, image equalization and image gray scale normalization four parts. After united processing, the face image is standard, which can eliminate the adverse effects of some external factors.3)All kinds of face detection algorithm is introduced, and detailed describing the Adaboost algorithm for face detection. Through the Adaboost algorithm to create a training sample,then Training the samples of face image,and obtaining the cascade classifier to detect human face.4)This paper introduces the facial feature points extraction based on PCA ,and 2DPCA is used on the basis of the PCA as a improved algorithm.Performance is compared between the two, it is concluds that the real time and accuracy of the latter is greater than the former.Finally the Adaboost face detection algorithm and 2DPCA are combined, which not only can greatly reduce the recognition time, but also complement each other, effectively improve the recognition rate.Key words：Face recognition 2DPCA Feature extraction Face detection目录第1章前言 (1)1.1 人脸识别的应用和研究背景 (1)1.2 人脸识别技术的研究方向 (2)1.3 研究的现状与存在的困难 (3)1.4 本文大概安排 (4)第2章人脸识别系统及软件平台的配置 (4)2.1 人脸识别系统概况 (4)2.1.1 获取人脸图像信息 (5)2.1.2 检测定位 (5)2.1.3 图像的预处理 (5)2.1.4 特征提取 (6)2.1.5 图像的匹配与识别 (6)2.2 OpenCV (6)2.2.1 OpenCV简介 (6)2.2.2 OpenCV的系统配置 (7)2.3 Matlab与图像处理 (8)第3章图像的检测定位 (8)3.1 引言 (8)3.2 人脸检测的方法 (8)3.3 Adaboost算法 (9)3.3.1 Haar特征 (10)3.3.2 积分图 (10)3.3.4 级联分类器 (11)第4章图像的预处理 (13)4.1 引言 (13)4.2 人脸图像库 (13)4.3 人脸预处理算法 (14)4.3.1 颜色处理 (14)4.3.2几何归一化 (15)4.3.3直方图均衡化 (16)4.3.4灰度归一化 (18)4.4 本章小结 (19)第5章图像的特征提取与识别 (19)5.1 引言 (19)5.2 图像特征提取方法 (20)5.2.1基于几何特征的方法 (20)5.2.2基于统计的方法 (20)5.2.3弹性图匹配(elastic graph matching) (21)5.2.4神经网络方法 (21)5.2.5支持向量机(SVM)方法 (22)5.3 距离分类器的选择 (22)5.4 PCA算法的人脸识别 (24)5.5 二维主成分分析（2DPCA） (25)5.5.1 2DPCA人脸识别算法 (25)5.5.2 特征提取 (27)5.5.3 分类方法 (27)5.5.4 基于2DPCA的图像重构 (28)5.6 实验分析 (28)第6章总结与展望 (33)6.1 本文总结 (33)6.2 未来工作展望 (33)致谢 (34)参考文献： (35)第1章前言1.1 人脸识别的应用和研究背景随着社会科学技术的发展进步，特别是最近几年计算机的软硬件技术高速发展，以及人们越来越将视野集中到快速高效的智能身份识别，使生物识别技术在科学研究中取得了重大的进步和发展。

基于PCA技术的神经网络说话人识别研究

２ｉｎｌｃｏｉＳｉｃｎｅｈｏｏｙＩｓｔｔ，ｅｉｇ１０７，ｈｎ．ｊｇＥｅｔｎｃｃｎｅａｄＴｃｎｌｇｎｔｕｅＢｉｎ０００ＣｉａＢｅｉｒｅｉｊＥｍａｌｙｌ＠ｂｓ． — ｉ：ｕｑｅｔｃｉｎ
１安电子科技大学通信工程学院，．西西安７０７１０１２京电子科技学院计算机科学与技术系，．北北京１０７０００
１．ｌｇｅＣｏｌｅｏｆＣｏｍｍｕｃｔｏＥｎｎｅｒｎＸｉｉｎｎｉａｉｎｇｉｅｉｇ，ｄａＵｎｉｒｉＸｉａｖｅｓｔｙ， ’ ｎ７１０７１，０Ｃｈｉａｎ
大于１００％以上的特征值。这样提取出来的其实经实验发现这种方式
相互联系使语音特征信息存在冗余，致使Ｂ网络识别率这也Ｐ
Ｋｅｏｄ：ＰｉｃａＣｍｐｎｎｓＡａｙｉＰＡ）ｖｉｅｃａａｔｒｐｒｍｅｅｓＢｅｒｌｅｏｋｙｗｒｓｒｉｌｏｏｅｔｎｌｓ（Ｃ；ｏｃｈｒｃｅａａｔ；Ｐｎｕａｎｔｒｎｐｓｒｗ
摘要：对当提取以整段语音的多维语音特征参数为Ｂ针Ｐ神经网络输入而带来的说话人识别率和网络训练稳定性的问题，出提了一种用于ＢＰ网络的基于主分量分析的ＰＡ新方法。将该方法得到的降维语音特征参数用于ＢＣＰ网络中，其识别率和训练速度都得到较大提高，使得基于ＢＰ神经网络的说话人识别得到更好效果。
ｒｍｅｅｓｒｕｈｔｅｅｏｎｔｎａｅｎｔｅｅｗｏｋｔｂｌｐｏｌｍｓＴｉｐｐｒｒｐｓｓｎｗｍｅｏｏｒｎｉａａｔｒｂｏｇｔｈｒｃｇｉｏｒｔａｄｈｎｔｒｓａｉｔｉｉｙｒｂｅ．ｈｓａｅｐｏｏｅａｅｈｔｄｆＰｉｃｐｌ

人脸识别的方法

人脸识别技术的基本方法人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有：（1）几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。

这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

（2）基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。

高维的图像空间经过KL 变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。

如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。

这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。

目前有一些改进型的特征脸方法。

（3）神经网络的人脸识别方法：神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。

这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

（4）弹性图匹配的人脸识别方法：弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。

该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。

（5）线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法：心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。

LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。

实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。

基于PCA和神经网络的人脸识别算法研究

基于PCA和神经网络的人脸识别算法研究作者：唐赫来源：《软件导刊》2013年第06期摘要：在MATLAB环境下，取ORL人脸数据库的部分人脸样本集，基于PCA方法提取人脸特征，形成特征脸空间，然后将每个人脸样本投影到该空间得到一投影系数向量，该投影系数向量在一个低维空间表述了一个人脸样本，这样就得到了训练样本集。

同时将另一部分ORL人脸数据库的人脸作同样处理得到测试样本集。

然后基于最近邻算法进行分类，得到识别率，接下来使用BP神经网络算法进行人脸识别，最后通过基于神经网络算法和最近邻算法进行综合决策，对待识别的人脸进行分类。

关键词：人脸识别；主成分；BP神经网络；最近邻算法中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1672-7800（2013）006-0033-02作者简介：唐赫（1989-），女，武汉理工大学理学院统计系硕士研究生，研究方向为人脸图像识别、遥感图像、统计预测决策。

0引言特征脸方法就是将人脸的图像域看作是一组随机向量，可以从训练图像中，通过主元分析得到一组特征脸图像，任意给定的人脸图像都可以近似为这组特征脸图像的线性组合，用组合的系数作为人脸的特征向量。

识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，比较其与已知人脸在特征脸空间中的位置。

经典的特征脸方法是采用基于欧氏距离的最近中心分类器，比较常用的是基于欧氏距离的最近邻。

1算法流程（1）读入人脸库。

每个人取前5张作为训练样本，后5张为测试样本，共40人，则训练样本和测试样本数分别为N=200。

人脸图像为92×112维，按列相连就构成N=10 304维矢量x-j，可视为N维空间中的一个点。

（2）构造平均脸和偏差矩阵。

（3）计算通（4）计算训练样本在特征脸子空间上的投影系数向量，生成训练集的人脸图像主分量allcoor-200×71。

（5）计算测试样本在特征脸子空间上的投影系数向量，生成测试集的人脸图像主分量tcoor-200×71。

基于PCA和BP神经网络的步态识别系统研究

ｉｅｎｌ。ｌ ‘ ａｎｄｔｈｅｌ１ｌｉｌｌｉｓｔｒｙｏｆｔｌｈｌｃａｔｉ￣ｍ．ＮｏｌｆｈＵｎｉｖｅＩｓｉｔ），７１Ｃｌｉｆｎａ．Ｓｈａｎｘｉｌａｉｙｕａｎ０３（Ｈ）５Ｉ）
ｒｒｄｓ：ＩｍａｇｅｐｒｅｐｒＯｃｅｓｓｉｎｇ：Ｐｒｉｎｃｉｐａ１ｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｊｓ：Ｆｅａｆｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
ｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍａｃｈｉｅｖｅｓａｈｉｇｈｅｒ
王蒙运强，姚爱琴（中北大学仪器科学动忿洲｝式教育鄙ｌｆ＝ｉ＝点实
验室’ ｌｌＪ人原０３００５１）
ＷａｎｇＭｅｎｇ．ＳｕｎＹｕｎ－ｑｉａｎｇ，ＹａｏＡｉ－ｑｉｎ（Ｋｅｙｌａｂ．，ａ “ ’ Ｙｏｆｄｙｎａｍｉ，￣－ｔｅｓｔｉｎｇｉｎｓｔｎｎｎ￣ｎＩ
摘要：步态ｉ］ｂ｝ｌＪ是生物特征识别技术Ｉ｝１的一个新兴领域，它根据人们止路的个体特点进行身份识别，

基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别

分分析法对原始样本数据进行分类，然后由ＢＰ神经网络法对拒识样本进行识别。研究结果表明，与传统的单一识别方法相比，提高了识别正确率，减少了训练时间。
关键词：主成分分析（Ｃ；Ｐ神经网络；ＰＡ）Ｂ字符识别
中图分类号：Ｐ５Ｔ７１文献标识码：Ａ
Ｋｅｏｄ：ｒｃａｃｍｏｅｔａｓＰＡ）ＢｅａｎｔｏｋｃａａｔｃｇｉｏｙｗｒｓｐｎｉｏｐｎｎｌｉＣ；Ｐｎｕｌｅｒ；ｈｒｃｒｅｏｎｉｉｐｌｎａｙｓ（ｒｗｅｒｔｎ
ＢＰ神经网络是目前应用较多的一种目标分类器。利用其对目标进行分类，前端输人太多的样若
基于ＰＡ和ＢＣＰ神经网络算法的车牌字符识别
闫雪梅，王晓华，夏兴高
（北京理工大学信息科学技术学院电子工程系，北京１０８）００１
摘要：文章采用了双重ＰＡ算法链接ＢＣＰ神经网络的方法对车牌字符进行识别。先由主成
其中，是特征向量矩阵；是样本均值；ｃ目标 Ⅳ是类别的数目；表示ｋ目类标的训练图像数。
基金项目：国家自然科学基金资助项目（０７１０。６４２１）作者简介：闷雪梅（９６一）女，１６，讲师，究方向为图像处理与研模式识别。Ｅｍｉｘｙｍｙｎｉ．ｏ — ａ：ｍｍａ＠ｓａｃｒｌｍｎｎ收稿日期：０７０－修订日期：０７０－９２０－４０４；２０－４０

基于PCANN的BP神经网络话者识别系统

用首先需要的是一个学习学习集，集用干训练的值大体上对应于执际频率的对数分布关系，网络，使网络能够按照学习算法调整结构参更符合人耳的听觉特性,Mel 频率与频率数以达到学习的目的。而一个三层B P 神经实际的具体关系可表示为: 1路可以实现任意精度、近似任惫连续函数. Mel(f)=25951g(I+f/ 700) 因本文采用的神经网此，络结构输入层为4个
下技
术
基于 PCANN 的日户神经网络话者识别系统
周燕
( 苏州市职业大学电子信张愉
江苏苏州
215104 )
进行分文章将主类。分量分析与BP 神经网结合，络相提高了的正确率，识别增强了统杭噪声能力，系减少了时间训练和计算量，时简同化
了网W - 构 _ ，
摘要:本文利用主分量神经网络分析法(PCANN)和反向传神经网提出了播络，一种具有较适应较高率的强自性和识别说话人识别方法。在此算法过程中，分量分析法主主要是对语音信号的原始特征作分析以得到更好的特征参数.BP 神经网是作为络则一个分类对说话人器
据经过多帧混和，得L个n 维的获语音特征矢 2一， L),通常n > m ，训练出权值矩阵W，由
公式 Y= WT X 可计算出主分全特征矢量。
主分是，们尽可能完整使它地保留变量的原始信息，且彼此间不相关，以达到简化数据的目
的。
量本 Xl=IX ,X......X,厂，提的分样为要取主盘征量特矢为YI=IY" ,Y, ---Y. ].1 E(1,

基于PCA的神经网络在人脸识别中的应用

基于PCA的神经网络在人脸识别中的应用摘要：特征提取部分是要从人脸图像中提取可以区分不同类别人脸的特征信息（有效识别信息）。

将图像预处理、二维pca特征提取和神经网络分类器结合提出了一种改进的图像识别方法，和其他方法进行了比较，在matlab环境中的仿真结果表明，该算法降低了系统的运算复杂度，提高了人脸识别率。

关键词：人脸识别 pca 2dpca 神经网络中图分类号：tp391.4 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2012）10（b）-0235-01人脸识别是神经网络应用的一个重要研究方向。

神经网络的学习需要大量的样本，图像维数通常很高。

理论上神经网络可以直接进行识别，但实际操作时，其时间的消耗是无法接受的，也降低了该项技术的实用性。

二维pca是近年来提出的一种有效特征提取方法，已经在人脸识别中获得了成功的应用。

二维pca在保留主要识别信息的前提下，实现了人脸特征的提取和图像的降维。

和传统特征提取方法相比，二维pca在图像特征提取上更加简单和直观，特征提取速度也得到提高。

1 人脸识别流程本文的实验是在英国剑桥大学提供的orl人脸库上进行的，库中共有400幅人脸图像，包括40个人，每人10幅，分辨率为92112。

orl图库比较规范，大多数图像的光照方向和强度都差不多。

但有少许表情，姿态，伸缩的变化，尺度差异在10%左右。

实验环境为matlab7.0。

采用小波工具箱和神经网络工具箱对人脸识别进行了仿真实验。

2 人脸特征提取特征提取是人脸识别的重要组成部分。

特征提取的内容包括两方面。

首先是特征选择，从原始特征向量中确定能充分完整且稳定的表示人脸信息的低维非零特征向量。

然后是特征提取。

对获得的低维特征向量进行最优变换，获取最能反映模式分类本质的特征向量。

目前可以用于人脸识别的特征主要有以下几种。

（1）几何特征。

如人脸的五官尺寸和相对位置。

这些特征的维数较低。

但光照等外界条件对其影响较大，例如：拍摄角度造成的人脸尺寸差异。

基于PCA和神经网络的人脸识别

，
那么平均脸可以表示为：
．
，＝ ∑ 厶．
‘’ ｉ１＝
（１）
（）２
每张人脸和平均脸之间的距离可以表示为：
ｄ＝Ｌ一．ｉｆ
设矩阵Ａ＝｛。ｄ，，… ，｝特征脸需要做的就是找出矩阵Ａ的前ｚ个较大特征值的特征向量，ｄ，ｄ，，Ａ但由于ＡＡ是一个（Ｐ×Ｑ ×（）Ｐ×ｐ维的高维矩阵，）求这样一个矩阵的特征值计算量是非常大的。为此我们可以先求出ＡＡ的特征值和特征向量，然后求出ＡＡ的特征向量Ｈ：，
ｇｄｉ（＝ｌ２３ … ，，．ｉ，，，』）、（）４
由上式即可得出所有人脸向量的降维向量。
３基于粒子群优化算法的神经网络
３１粒子群优化算法（ｓｎ】．ＰＯ）
１引言
人脸识别技术［就是通过计算机提取人脸的特征，】并根据这些特征进行身份验证的一种技术。人脸与人体的其他生物特征（指纹、虹膜等）良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。同其他生物特征识别技术相比，人脸识别技术具有操作简单、结果直观、隐蔽性好等优点。因此，人脸识别在信息安全、刑事侦破、出人口控制等领域具有广泛的应用前景。人脸图像的特征提取是人脸识别过程中至关重要的一个环节，该环节又是进行识别的前提环节，如何
２主成分分析
主成分分析方法（ｒｃａＣｍｏｅｔｎｌｉＰＡ也称为主元法，ＰｉｉｌｏｐｎｎＡａｓ，Ｃ）ｎｐｙｓ主分量分析法，是一种常用、简单有效的方法它是２世纪９年代初期由Ｔｒ和Ｐｎａｄ１出的。它根据图像的统计特性进行正交变换（－００ｕｋｅｔｎｔ提ｌ４ＫＬ变换）以消除原有向量各个分量间的相关性。变换得到对应特征值依次递减的特征向量。通过ＫＬ变换，，－可以把图像在高维空间表示转换到低维空间表示，由低维空间恢复的图像和原图像具有最小的均方误差。而从而可以以图像在低维空间的变换系数作为人脸图像的描述特征。ＫＬ．变换用于人脸识别的前提是人脸图像处于低维空间，并且不同人脸是线性可分的。ＰＡ方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量，ＫＬ变换获取其正交ＫＬＣ用－－基底，对应其中

基于PCA和LVQ混合神经网络算法的电子鼻系统

ｂｒｉｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｕｔｉｌｉｚｅｄｉｎｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｓｙｓｔｅｍｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｉｆｎｇｅｒｐｒｉｎｔｄａｔａｂａｓｅｏｆｇａｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｉｎｓｔｕｍｅｒｎｔｃａｎｄｅｔｅｃｔｆｉｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｓａｕｃｅｓａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｉｓｃａｐａｂｌｅｏｆｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇｕｎｋｎｏｗｎｓａｕｃｅ．
长期以来食物品质评价主要通过专家感官评测和化学评测两种方法。感官评测的主观性强，存在较大个体差异，标准不统一，重复性差，并且人的感官对食品气
库进行分析。实验结果表明，利用该电子鼻系统可以对５种不同的食用酱进行检测，并且具有对未知
酱品进行识别的功能。
关键词：传感器阵列；主成分分析；学习矢量量化；混合神经网络；电子鼻
中图分类号：ＴＰ２７１文献标识码：Ａ文章编号：０２５８ — ７９９８（２０１３）１０ — ００７６ — ０４

基于PCA-BP神经网络的非常规储层岩性识别研究

基于PCA-BP神经网络的非常规储层岩性识别研究胡嘉良;高玉超;余继峰;卢磊;张鸿君;杨子群【摘要】岩性识别一直是储层测井解释的关键问题和难点之一。

针对常规测井岩性识别准确率不高的状况，在分析测井资料的基础上，以Matlab为平台研究了基于主成分分析的PCA‐BP神经网络，并以济阳坳陷非常规储层实际测井资料为样本，通过设计算法步骤进行了实验仿真。

由仿真结果得出非常规储层岩性识别率为95.8％，高于BP神经网络，PCA‐BP神经网络有效提高了识别率和运行速度。

经过对济阳坳陷钻井的岩性识别表明，该岩性识别方法可行并具有实用价值。

%Lithology identification has been the key and difficult point of reservoir logging interpretation .Considering the low accuracy of conventional lithology identification methods ,the BP neural network based on improved principal component analysis (PCA) was studied on the basis of logging data analysis and with Matlab as the platform .The actual logging data of unconventional reservoir in Jiyang sag was taken as sample ,on which experiment simulation was performed by designing algorithm .The simulation results show that with the unconventional reservoir lithology identification rate of 95.8% ,which is higher than BP neural network ,PCA‐BP neural network is effective to improve the identification rate and speed .The logging lithology identification in Jiyang sag proves that this lithology identifi‐c ation method is feasible and has practical values .【期刊名称】《山东科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(035)005【总页数】8页(P9-16)【关键词】非常规储层;济阳坳陷;岩性识别;主成分分析;BP神经网络【作者】胡嘉良;高玉超;余继峰;卢磊;张鸿君;杨子群【作者单位】山东科技大学地球科学与工程学院，山东青岛266590;兖矿东华建设有限公司地矿建设分公司，山东邹城273500;山东科技大学地球科学与工程学院，山东青岛266590;山东科技大学地球科学与工程学院，山东青岛266590;山东科技大学地球科学与工程学院，山东青岛266590;山东科技大学地球科学与工程学院，山东青岛266590【正文语种】中文【中图分类】P631近年来，随着我国油气供求矛盾突出以及常规油气资源不断减少，非常规油气的勘探与开发逐渐受到重视，而非常规油气储层具有储层结构复杂、渗透性异常、埋藏较深、勘探开发难度较大的特点，这对油气勘探开发技术提出了更高的要求[1]。

基于PCA的BP神经网络异常数据识别在信息安全中的应用

・193
Microcomputer Applications Vol. 37,No. 7,2021
开发应用
微型电$%用2021年第37)第7期
表3实验用攻击类型及相应的数目
序号
攻击型
具体攻击名称
具攻击数目
攻击总数
0
NORMAL
Normal
87832
87832
Pod
206
Teardrop
918
1
DOS
Neptune
51890
54625
Smurf
641
Back
968
WareYclient
893
2
R2L
946
Guess passwd
53
Ipsweep
651
3
PROBE
Portsweep
416
Nmap
158
2131
satan
906
仿真实验过程中，MATLAB无法处理非数值型信息，而样本数据库中二维、三维和四维均非数值型信息，本次研究
摘要：为了探究基于PCA 2 BP神经网络异常数据识别在信息安全中的应用，以MATLAB软件为仿真平台，通过PCA和
BP神经网络对ADD CUP 99数据集中3种11类攻击进行了仿真实验。研究成果表明主成分分析法2降维算法能大大提升
异常数据识别效率；BP神经网络k大大提高了信息安全系统2泛化能力和鲁棒性；仿真结果进一步证明这种将PCA技术和
分分析
X= csore(A)
矩阵标准化
V =cov(X)
求矩阵协方差
表2人工神经网络相关函数
序号 1
函数 newf

一种基于PCA-BP 神经网络的示例优选方法

ｂｙｔｈｅＰＣＡ－ＢＰＮＮｍｏｄｅｌｃｏｎｉｒｆｍａｔｏｒｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｓｅｌｅｃｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｅｘａｍｐｌｅ
种基于主成分分析（ＰＣＡ）和ＢＰ神经网络（ＢＰＮＮ）的示例优选方法。以信号鲁棒性评分为依据构建数据集合，使用主成分
分析得到段级特征，消除数据冗余，减少输入变量，最后利用ＢＰＮＮ对保留成分进行建模预测。用ＰＣＡ．ＢＰＮＮ模型对实验
ｆｒｏｍａｎａｕｄｉｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｅｉｃｆｉｅｎｔｌｙ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰｒｉｎｃｉｐａｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ）；ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ（ＢＰＮＮ）；ｏｐｔｉｍｕｍｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆａｕｄｉｏ
ｄａｔａ，ａｎｄｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｉｎｐｕｔｖａｒｉａｂｌｅｓ，ｔｈｅｎｍｏｄｅｌｓａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｓｒｅｓｅｒｖｅｄｉｎｇｒｅｄｉｅｎｔｓｂｙｔｈｅＢＰＮＮ．Ｉｔｔｅｓｔｓｈｅｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔａ

基于神经网络的目标识别技术研究

基于神经网络的目标识别技术研究近年来，随着计算机视觉的不断发展以及深度学习算法的普及，基于神经网络的目标识别技术已经成为了计算机视觉领域的热点之一。

无论是智能交通领域的车辆识别，还是智能安防领域的人脸识别，基于神经网络的目标识别技术都有着广泛的应用。

一、神经网络基础神经网络是一种类似于人类神经系统的计算模型，它由大量的简单处理单元（也称为神经元）组成，并使用一定的模式识别算法进行演化和训练。

其中最常见的神经网络模型包括:感知机、多层感知机、卷积神经网络和递归神经网络等等。

而在神经网络技术中，目标识别技术又被称为“卷积神经网络”。

二、卷积神经网络的原理卷积神经网络是一种能够有效解决图像识别问题的神经网络，其原理主要基于卷积运算和池化运算。

在卷积运算中，神经网络会通过不同大小的卷积核对输入图像进行卷积操作，从而提取出不同的特征信息。

而在池化运算中，神经网络会通过下采样的方式，对卷积后的特征图进行降维，从而减少特征数量，降低模型复杂度。

最终，神经网络通过全连接层将池化后的特征图输出，实现对目标的识别。

三、目标识别数据集在神经网络的训练过程中，目标识别数据集是至关重要的。

常见的目标识别数据集包括CIFAR-10、MNIST、ImageNet等。

其中，ImageNet数据集是目前公认的最大规模的目标识别数据集，其包含超过百万张图片，并覆盖了22,000多个类别。

通过对数据集的训练，神经网络可以逐渐学习到不同目标的特征信息，提高自身的目标识别能力。

四、目标识别算法目标识别算法是指在神经网络中用于识别目标的算法，常见的算法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。

其中，YOLO算法被广泛应用于自动驾驶领域的车辆和行人识别，其主要特点是速度快，能够实时识别目标。

而Faster R-CNN算法则是一种经典的目标识别算法，其主要特点是准确度高，在结合ResNet等深度学习算法后，其目标识别的准确度可以达到99%以上。

基于2DPCA和RBF神经网络相结合的人脸识别算法

科技
基于２ＰＡ和ＲＦＤＣＢ袖经网络相结合硇人ｌｉｇ管法１Ｒｌ）Ｊ
广东技术师范学院天河学院赵丽花
［要］摘人脸识别已成为图像处理工程领域研究的一个热点，文首先简述了基于模型匹配的人脸识别方法，本该算法利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架，重于解决人脸识别过程中的观察角度、着遮挡和表情变化等因素的影响；中最后提出了文２ＰＡ和ＲＦＤＣＢ神经网络相结合的人脸识别方法，并将该方法应用于ＯＲ．￣库。实验结果表明，ＬＱ．，ｒ这种方法不仅具有较好的人脸图像识别能力，而且能够明显缩短识别算法的时间。［关键词］人脸识别模型匹配２ＣＲ神经网络ＤＰＡ．ＢＦ
，）Ｇｚ（一
一
式中：，ｌ２分别代表上眼帘和下眼帘，取、，另外一个眼睛用同样的能量函数表示。（、２嘴巴嘴部的模型用３抛物线表示，应上下嘴唇和中缝，条对能量函数与眼帘的能量函数相同。（鼻子３）鼻子的模型可用两侧鼻翼和鼻尖三个点作为特征点。（整体模型的建立４）模型中线的确定：过求取嘴部最下一条抛物线的极值点作为Ａ通点，将鼻尖点与点Ａ的连线延长线作为模型的中线。框架结构的确立：中线为对称点，别得到两组从眼球中心到中以分线的距离，眼球中线到鼻翼的距离，从而可以建立一个模型框架结构。调整模型参数使模型的观察角度与识别特征部位的角度一致，最后调整模型参数的系数ａｂ即模型的大小，模型与特征部位基本重合，、，使可以通过对模型能量函数与特征部位能量函数做差建立函数方程，极小