基于小波变换与脉冲耦合神经网络的人脸识别

摘要：

脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)是基于生物视觉特性而提出的新一代人工神经网络,它在数字图像处理及人工智能等领域具有广泛应用前景.本文通过研究PCNN理论模型及其工作特性的基础上提出了一种提取人脸特征的方法.首先利用小波变换提取人脸图像低频特征,降低人脸图像的维度,然后利用简化的PCNN提取小波低频系数重构后的人脸图像的相应时间序列,并以此作为人脸识别的特征序列.最后利用时间序列和欧式距离完成人脸的识别过程.本文通过ORL人脸库进行实验证明了该方法的有效性.

关键词：脉冲神经网络、人脸识别、小波变换、时间序列、欧氏距离

所属期刊栏目：26

分类号：TP3;TP1

资助基金：国家自然科学基金61179011;福建教育厅项目JAS151254;福建师大项目I201502019

在线出版日期：2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：231-235