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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和局部與整體奇異值分解的人臉識別matlab.
1 引言
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目前，隨著計算機技術與生物醫(yī)學工程技術的迅猛發(fā)展，利用人體生物特征（如指紋、人臉、虹膜、視網(wǎng)膜）來鑒別個人身份的生物識別技術成為安全驗證的首選方式。人臉識別技術是當前最熱門的生物識別技術的研究課題之一，而且逐漸成為人們日常生活當中常用的身份確認手段。人臉識別技術是一種根據(jù)省里特性進行識別的技術，是利用計算機通過特征提取人的面部特征，然后根據(jù)提取到的特征進行身份判定的一種技術。人的面部特征與人的指紋特性、虹膜特性一樣是與生俱來、獨一無二的，同時還具有不容易被復制的唯一性，正是這種特性使人臉成為了可以進行身份識別研究的必要前提。
目前用于人臉識別的方法很多，BP神經(jīng)網(wǎng)絡用于人臉識別就是其中之一。特征提取是進行人臉識別的必要步驟，能夠有效降低特征維數(shù)，減小計算復雜度，為進一步的分類提供了方便，本文采用一種用奇異值分解（Singular Value Decomposition ， SVD）的方法來提取圖像局部和整體的特征。Hong是最早將SVD方法應用于圖像識別［1］，并且證明了SVD具有如下性質：1）圖像的奇異值代表圖像的能量信息，具有穩(wěn)定性；2）圖像的奇異值具有比例不變性；3）圖像的奇異值具有選裝不變性。本文所采用的分類方法是BP神經(jīng)網(wǎng)絡法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡能在訓練期間快速學習樣本中所包含的輸入與輸出間的映射關系，在分類和預測當中都有著較廣泛的應用。
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