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2017-04-22 发布于湖北
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基于BP神经网络的人脸识别方法研究选编.ppt

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基于BP神经网络的人脸识别方法研究选编

基于BP神经网络和RBF神经网络的人脸识别系统研究;目录;摘要;人脸识别系统简述 ;BP神经网络设计;1.人脸识别系统架构;各个模块的具体功能如下示： ;各个模块的具体功能如下示： ;2. 输入/输出层的设计; 下图3-2中所示的人脸的特征矢量，表 3.1 所示为实验样本特征数据，特征矢量数据的单位为象素。将表3.1 实验样本特征数据归一化。因为图像本身是 64×64 象素，故在归一化过程中直接将各特征向量除以 64，即得到落在(0,1)区间的值。 ;3. 隐含层节点数及激活函数的选择; RBF神经网络设计; Matlab工具箱中提供的RBF网络构造函数为newrbe(P，T，spread)。其中 P、T 分别为训练集的输入、输出向量；spread 为径向基函数的宽度，此实验取值1.0。RBF网络的核心是隐含层设计，中心选取得是否恰当从根本上决定了RBF网络的最终性能。newrbe()是一种非常优秀的RBF 神经网络的构造和训练算法，可以静态地离线训练，也可以动态地在线训练。在网络训练阶段，它可以同时进行参数和结构两个过程的自适应调整，可自适应地增加RBF网络隐含层单元数以达到目标误差的要求，这比BP 网络要有效得多。; MATLAB仿真实验;实验结果总结与分析;RBF神经网络MATLAB编程; 由仿真实验结果可看出，spread取值越小，仿真结果越接近目标输出，但是若spread取值过小，网络在接近平滑函数时将导致神经元过多。spread越大，网络逼近的函数越平滑，但spread过大将导致在逼近变化比较剧烈的函数时神经元过多。;总结;谢谢