LVQ神经网络在人脸朝向识别中的应用毕业论文Word下载.doc
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信息与计算科学班级：
计算B081
指导教师：
李强丽
2012年06月15日
III
目录
摘要 III
Abstract IV
第1章绪论 1
1.1人脸朝向识别的研究意义 1
1.1.1现实意义 1
1.1.2学术价值 2
1.2国内外研究现状 2
1.2.1国外研究现状 2
1.2.2国内研究现状 3
第2章LVQ神经网络与MATLAB工具箱简介 5
2.1LVQ神经网络模型与学习方法 5
2.1.1LVQ神经网络结构 5
2.1.2LVQ神经网络的学习算法 6
2.2 MATLAB神经网络工具箱简介 7
2.2.1LVQ神经网络学习算法的MATLAB实现 7
2.2.2BP神经网络学习算法的MATLAB实现 8
2.3 MATLAB图像处理工具箱简介 8
第3章LVQ神经网络在人脸朝向识别中的应用 11
3.1问题描述 11
3.2设计思路与步骤 11
3.3人脸特征向量的提取 11
3.4训练集/测试集产生 14
3.5创建LVQ网络 15
3.6训练LVQ网络 16
3.7人脸识别仿真测试 16
3.8结果显示与分析 16
第4章LVQ神经网络与BP神经网络在人脸朝向识别中的对比分析 18
4.1BP神经网络简介 18
4.2BP神经网络在人脸朝向识别中的应用 19
第5章结论 22
参考文献 23
附录A人脸图像 24
附录B程序源代码 29
附录C程序运行结果 35
LVQ神经网路在人脸朝向中的应用
摘要：
人脸识别技术（FRT）是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。
虽然人脸识别的研究已有很长的历史，各种人脸的识别技术也很多，但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响，目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的。
人脸朝向识别是一个复杂的模式识别问题，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。
本文将图片中描述眼睛位置的特征信息通过Sobel边缘算子提取出来作为LVQ神经网络的输入，人脸朝向作为神经网络的输出，利用Matlab工具箱通过对训练集的图片进行训练，得到具有预测识别功能的网络，从而可以对任意给出的人脸图像进行判断和识别。
同时，本文还采用了BP神经网络与LVQ神经网络对人脸朝向识别进行了对比分析，得出LVQ神经网络相对于BP神经网络在人脸识别和图像处理方面具有一定的优势。
关键字：
人脸朝向识别；
LVQ神经网络；
BP神经网络；
Matlab工具箱
LVQneuralnetworkapplicationinthefacialorientation
Abstract:
Thefacerecognitiontechnology（FRT）isanimportantresearchdirectioninthefieldofpatternrecognitionandartificialintelligencetoday.Althoughtheresearchofhumanfacerecognitionhasalonghistory,avarietyoffacerecognitiontechnologyhasalot,butduetofaceisacomplexpatternandvulnerabletotheimpactoffacialexpressions,skincolorandclothing.Thereisstillnotafacerecognitiontechnologywhichisrecognizedasquicklyandefficiently.Therecognitionofhumanfaceisacomplexpatternofrecognition.Whentheorientationoffaceisdifferent,thepositionoftheeyesinthedifferentimagedifferquiteabit.ThispaperwilldescribethecharacteristicsofeyepositioninthepicturebySobeledgeoperatorwhichisextractedastheinputoftheLVQneuralnetwork.Therecognitionofhumanfaceisextractedastheoutputoftheneuralnetwork.UsingtheMatlabtoolboxtrainingthroughthetrainingsetofthepictures,wecanobtainthenetworkwithpredictedrecognitionfunctionwhichcanbeforanygivenfaceimageextractionandrecognition.ThepaperalsousestheBPneuralnetworkwiththeLVQneuralnetworktoacomparativeanalysistowardstheidentificationoftheface.ComparedtheLVQnetworktotheBPnetwork,thereiscertainadvantagesinfacerecognitionandimageprocessing.
Keywords:
facetowardstheidentification;
LVQneuralnetwork;
BPneuralnetwork;
Matlabtoolbox
第1章绪论
人脸识别作为一个复杂的模式识别问题，近年来受到广泛的关注，识别领域的各种方法在这个问题上各显所长，而且发展出了许多新方法，大大丰富和拓展了模式识别的方向。
人脸识别、检测、跟踪、特征定位等技术近年来一直是研究的热点。
人脸识别是人脸应用研究中重要的第一步，目的是从图像中分割出不包括背景的人脸区域。
由于人脸形状的不规则性以及光线和背景条件多样性，现有的人脸研究算法都是在试图解决某些特定实验环境下的一些具体问题，对人脸位置和状态都有一定的要求。
而在实际应用中，大量图像和视频中人脸的位置、朝向和旋转角度都不是固定的，这就大大增加了人脸识别的难度。
在人脸识别领域的众多研究方向中，人脸朝向分析一直是一个少有人涉及的领域。
在以往的研究成果中，一些研究者谈及了人脸朝向问题，但其中绝大多数都是希望在人脸识别过程中去除人脸水平旋转对识别过程的不良影响。
但是，实际问题要复杂得多，人脸朝向是一个无法避免的问题。
因此，对于人脸朝向的判断和识别，将会是一件非常有意义的工作。
1.1人脸朝向识别的研究意义
1.1.1现实意义
研究人脸识别在理论和技术上都有重要的意义：
一是可以推进对人类视觉系统本身的认识；
二是可以满足人工智能应用的需要。
采用人脸识别技术，建立自动人脸识别系统，用计算机实现对人脸图像的自动识别有着广阔的应用领域和诱人的应用前景。
同时人脸识别作为一种生物体征识别与其它较成熟的识别方法（如指纹、虹膜、DAN检测等）相比有以下几个优点：
（1）无侵犯性。
人脸图像的获取不需要被检测人发生身体接触，可以在不惊动被检测人的情况下进行。
（2）低成本、易安装。
人脸识别系统只需要采用普通的摄像头、数码摄像机或手机上的嵌入式摄像头等被广泛使用的摄像设备即可，对用户来说也没有特别的安装要求。
（3）无人工参与。
整个人脸识别过程不需要用户或被检测人的主动参与，计算机可以根据用户预先的设置自动进行。
由于具有以上优点，近几年来，人脸识别技术引起了越来越多科研人员的关注。
1.1.2学术价值
人脸检测研究具有重要的学术价值。
人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，此类目标的检测问题的挑战性在于：
（1）人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；
（2）一般可能存在眼镜、胡须等附属物；
（3）作为三维物体的人脸的影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。
因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功构造出人脸检测与跟踪系统，将为解决其它类似的复杂模式检测问题提供重要的启示。
1.2国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国、欧洲国家、日本等著名的研究机构，如：
美国MIT的Medialab，AIlab，CMU的Human-ComputerInterfaceInstitute，MicrosoftResearch，英国的DepartmentofEngineeringinUniversityofCambridge等。
20世纪90年代以来，随着高速高性能计算机的出现，人脸识别方法有了重大突破，进入了真正的机器自动识别阶段。
国外有许多大学在此方面取得了很大进展，他们研究涉及的领域很广，其中有从感知和心理学角度探索人脸识别。
美国TexasatDallas大学的Abdi和Toole小组，主要研究人脸感知机理的规律；
由Stirling大学的Bruce教授和Glasgow大学的Burton教授合作领导的小组，主要是研究人类大脑在人脸认知中的作用，并在此基础上建立了人脸认知的两大功能模型，他们对熟悉和陌生人脸的识别规律以及图像序列的人脸识别规律也进行了研究；
英国Aberdeen大学的Craw小组，主要研究人脸视觉表征方法，他们对空间频率在人脸识别中的作用也进行了分析；
荷兰Groningen大学的Petkov小组，在此基础上发展了并行模式识别方法。
更多的学者则从事利用输入图像进行计算机人脸识别的研究工作。
在人脸识别的领域中，国际上逐步形成了以下几个研究方向：
（1）基于几何特征的人脸识别方法，主要代表是MIT的Brunelli和Poggio小组，他们采用改进的积分投影法提取出用欧氏距离表征的35维人脸特征矢量用于模式分类；
（2）基于模板匹配的人脸识别方法，主要代表是Harvard大学Smith-Kettlewell他采用弹性模板来提取眼睛和嘴巴的轮廓，Chen和Huang研究中心的Yuille，则进一步提出用活动轮廓模板提取眉毛、下巴和鼻孔等不确定形状；
（3）基于K-L变换的特征脸的方法，主要研究者是MIT媒体实验室的Pentland；
（4）基于隐马尔可夫模型的方法，主要代表有Cambridge大学的Samaria小组和Georgia技术研究所的Nefian小组；
（5）基于神经网络识别的方法，如Poggio小组提出的HyperBF神经网络识别方法，英国Sussex大学的Buxton和Howell
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