用小波神经网络解决人脸识别问题

资 源 简 介

用小波神经网络解决人脸识别问题

详 情 说 明

小波神经网络是一种结合小波分析与神经网络优点的混合模型，在人脸识别领域展现出独特优势。小波变换的多分辨率特性能够有效捕捉人脸图像中不同尺度的特征，而神经网络的非线性映射能力则适合处理复杂的分类任务。

相比传统方法，小波神经网络在特征提取阶段具有显著特点。通过小波分解，可以分离出人脸的低频轮廓信息和高频细节特征（如眼睛、嘴巴的纹理），这些多层级特征比单一尺度的像素数据更具判别力。神经网络部分通常采用多层感知机或卷积结构，对小波系数进行自适应加权和组合，最终输出识别结果。

实际应用中需注意几个关键点：小波基函数的选择（如Haar、Daubechies等）会影响特征提取效果；网络深度需要平衡计算成本和识别精度；数据增强对小样本训练至关重要。当前主流方案常将小波网络作为特征提取前端，与深度网络后端结合，在光照变化、局部遮挡等复杂场景下仍能保持较高识别率。