基于脉冲耦合神经网络的人脸朝向分析

摘要

人脸朝向特征提取是人脸朝向识别的关键。本文采用基于脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network，简称PCNN)的特征提取方法，分别基于其熵序列、对数序列、时间序列、标准方差序列，完成了多维信息到一维信息的转化，并针对椒盐噪声影响下对数序列的分类效果进行分析。通过欧氏距离法进行人脸朝向的分类识别，结果表明，基于PCNN对数序列对人脸朝向特征提取的正确率可达96%，并且具有一定的抗噪能力。