基于BP神经网络的人脸朝向分类的新思路

针对人脸朝向分类这一问题,使用BP神经网络进行判别分析是一个较为成熟的方案,在此基础上,提出了一种新的特征值提取方法。首先探测人脸图像边界并将其转化成二值化的0-1矩阵,分割取出图像中眼睛部分对应的矩阵数据;考虑到人脸图像的特殊性,即头部鬓角的信息数据可能造成干扰,删减相应的矩阵信息;接着进行特征值的提取,取出矩阵中为1的元素分布的"离散程度"和分布位置的平均值形成二维向量;最终以该二维向量为神经网络的输入,5种人脸朝向分类为神经网络的输出,正确识别率可以达到100%。这样的特征值提取方式使特征值具有实际意义,相比于PCA特征值提取法更易理解;无需求出人眼的具体位置,相比于求人眼位置的几何方法更加简洁。