基于粒子群優(yōu)化bp網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明揭示了一種基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法，圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理去除外界的干擾；經(jīng)過(guò)預(yù)處理的圖像信息通過(guò)選擇不同的特征提取方式，將其信息通過(guò)映射變換，投影到特征空間；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練或識(shí)別的過(guò)程中，其每一個(gè)特征對(duì)應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，而輸出節(jié)點(diǎn)等于類別數(shù)，一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)類；從而設(shè)計(jì)出一種全連接的BP網(wǎng)絡(luò)，其中輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)為圖像的特征數(shù)，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為種群類別數(shù)，隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)定為網(wǎng)絡(luò)權(quán)值初始化為[0,1]之間的隨機(jī)值，每個(gè)粒子對(duì)應(yīng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明依據(jù)粒子適應(yīng)值及粒子適應(yīng)值的變化量，實(shí)時(shí)調(diào)整粒子的慣性權(quán)重，能夠快速尋找到全局最優(yōu)解，最終提高人臉識(shí)別的效率及精度。
【專利說(shuō)明】基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于人臉識(shí)別【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種人臉識(shí)別方法，尤其涉及一種基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在現(xiàn)在手機(jī)照相的笑臉識(shí)別均采用的BP算法進(jìn)行識(shí)別。BP算法屬于啟發(fā)式算法，算法運(yùn)行速度較慢，而且容易陷入局部極值，尋優(yōu)效果較差。
[0003]粒子群優(yōu)化算法是模擬鳥(niǎo)群尋找食物和人類活動(dòng)的群智能算法，是一種全局隨機(jī)尋優(yōu)算法。粒子群算法具備很強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力，而且算法實(shí)現(xiàn)更簡(jiǎn)單，尋優(yōu)性能很穩(wěn)定，越來(lái)越多的應(yīng)用于傳統(tǒng)啟發(fā)式算法的問(wèn)題求解中。
[0004]粒子群算法是粒子向自身經(jīng)驗(yàn)Pi和群體經(jīng)驗(yàn)Pg不斷學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)在解空間的尋優(yōu)。假設(shè)粒子群中第i個(gè)粒子在d維空間中的位置為Xi=Uil,xi2，…，xid)，飛行速度為Vi=(Vil，Vi2, -,Vid),其經(jīng)歷過(guò)的最好位置為PiMpuPw…，pid)，所有粒子經(jīng)歷過(guò)的最好位置為Pg= (pgl, pg2,…，pgd)。每一代粒子按下式更新:
[0005]
【權(quán)利要求】
1.一種基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括: 圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理去除外界的干擾，為后續(xù)處理提供高質(zhì)量的圖像；經(jīng)過(guò)預(yù)處理的圖像信息通過(guò)選擇不同的特征提取方式，將其信息通過(guò)映射變換，投影到特征空間，形成一個(gè)mXn的矩陣，每個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)特征；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練或識(shí)別的過(guò)程中，其每一個(gè)特征對(duì)應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，而輸出節(jié)點(diǎn)等于類別數(shù)，一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)類； 從而設(shè)計(jì)出一種全連接的BP網(wǎng)絡(luò)，其中輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)為圖像的特征數(shù)，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為種群類別數(shù)，隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)定為，
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法，其特征在于:
設(shè)定 k1=I, k2=0.1, Id1=0.2, b2=2。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法，其特征在于: 為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，采用均方誤差的最小值作為適應(yīng)值:
【文檔編號(hào)】G06K9/66GK103679139SQ201310609065
【公開(kāi)日】2014年3月26日 申請(qǐng)日期:2013年11月26日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月26日
【發(fā)明者】李保印 申請(qǐng)人:聞泰通訊股份有限公司