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基于BP神经网络的人脸识别方法
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人脸识别是当前计算机智能模式识别领域的一个热门的研究课题，在信息安全、访问控制、金融支付、军事等方面都有着重要的应用价值。人工神经网络是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型，误差反向传播（BP）算法的提出，给多层网络训练提供了有效的方法。采用BP神经网络进行人脸识别，主要包括特征提取和神经网络识别两大部分。其理论基础已经相当成熟，是现在进行人脸识别普遍采用的方法。自20世纪90年代以来，国内在人脸识别领域也取得了一系列的研究成果。清华大学、中科院计算所、自动化所、上海交通大学、北京工业大学等很多单位都在进行人脸识别的相关研究。其中北京工业大学f信号与信息处理研究室）和澳大利亚新南威尔士大学联合提出的人脸检测技术已被国际MPEG-7接受并作为标准。但是，目前国内的研究水平仍低于国际水平，研发多方向、高效率、高精度的人脸识别系统成为当务之急。
传统的人脸识别系统往往需要人脸正面对准识别仪器才能进行识别，大多数关于人脸识别的研究也是对人脸正面进行识别，在实际进行人脸识别时甚至可以通过造假来欺骗系统，因而使其检测效率和准确程度比较低。本文主要基于BP神经网绪的开发，对人脸的方向进行识别，以达到从多个方向进行人脸识别的效果。最后，MATLAB2014平台进行了人脸方向识别试验，验证了所提出的方法能够提高人脸识别时的效率和正确率。本文提出的方法有利于研发多方向、高效率、高精度的人脸识别系统，弥补现在的人脸识别的不足。
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