基于神经网络的人脸识别算法有哪些

2019 年 11 月 21 日

人脸识别算法在应用中主要有基于模板匹配的方法、特征脸方法、基于模型可变参数的方法、基于神经网络的方法、基于奇异值特征方法等常用的方法。那么,基于神经网络的人脸识别有哪些算法?又有哪些优缺点?


基于神经网络的人脸识别算法有哪些


基于神经网络的人脸识别算法


基于神经网络的方法,Intrator等提出一种混合型神经网络来进行人脸识别,非监督神经网络用在特征提取,监督神经网络用在分类。而Lee等将人脸的特点用六条规则描述,根据六条规则进行五官的定位,将五官之间的几何距离输入模糊神经网络进行识。Laurence等采用卷积神经网络方法进行人脸识别,因为卷积神经网络中集成相邻像素之间的相关性知识,在一定程度上获得对图像平移、旋转和局部变形的不变性,因此得到理想的结果和效果。Lin等提出基于概率决策的神经网络方法,主要思想是采用虚拟样本进行强化和反强化学习,从而得到比较理想的概率估计结果,采用模块化的网络结构加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸定位和人脸识别的步骤上得到比较好的应用。


对基于神经网络的人脸识别算法的研究还有其他的,Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别,Gutta等提出将RBF与树型分类器结合进行人脸识别的混合分类器模型,Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用在人脸识别,国内采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。


基于神经网络的人脸识别算法的优缺点


优点:神经网络在人脸识别的优势就是可以通过学习,获得对于人脸图像规则隐形的一种表达,避免进行复杂的特征提取,有利于硬件的实现。


缺点:这个算法解释不容易,因为神经元的数目比较多,运算时间较长,而且还需要多张人脸图像进行训练,在训练过程中还需要对一些参数进行人为的调整,因此其适合范围被限制在小型人脸库。

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文章来源:畅视智能


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