[发明专利]基于神经网络的人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的人脸识别方法，其特征在于：所述识别方法包括以下步骤：

步骤一、建立训练集图像集合，对训练集人脸位图进行存储，并读取位图数据；

步骤二、原始输入空间中的训练样本进行特征提取，形成训练集样本集合；

步骤三、利用训练集位图数据和特征提取后的训练集样本集合训练一个RBF神经网络；

步骤四、建立测试集图像集合，对测试集人脸位图进行存储，并读取位图数据；

步骤五、将测试集位图数据输入训练完成的RBF神经网络，得到测试集样本点集合；

步骤六、利用分类器，对测试集图像进行分类识别。

2.如权利要求1所述的基于神经网络的人脸识别方法，其特征在于：所述步骤二进行特征提取是通过KPCA方法来进行。

3.如权利要求1所述的基于神经网络的人脸识别方法，其特征在于：所述步骤三训练RBF神经网络包括无监督和有监督训练两个步骤。

4.如权利要求3所述的基于神经网络的人脸识别方法，其特征在于：所述训练包括以下步骤：

第一步、通过聚类的方法计算基函数中心；

第二步、计算方差；

第三步、获取隐含层神经元到输出层神经元连接权值。

5.如权利要求4所述的基于神经网络的人脸识别方法，其特征在于：所述第一步包括调整聚类中心，即获取不同聚类集合v_p中训练样本均值，即全新聚类中心c_i，判断全新聚类中心是否发生改变，如果不变那么获取的c_i就是最终基函数中心，如果改变则继续调整聚类中心，进行下一轮求解。