Face-Angle-BP BP神经网络用于人脸识别

资 源 简 介

Face-Angle-BP BP神经网络用于人脸识别

详 情 说 明

BP神经网络在人脸识别中的应用已成为计算机视觉领域的重要研究方向。该系统通过提取面部角度特征作为输入，利用反向传播算法进行高效训练，实现准确的身份识别。

核心原理方面，该方法首先对输入图像进行关键点检测，计算眼睛、鼻子、嘴部等特征点形成的角度向量。这些几何特征相比原始像素数据具有旋转和尺度不变性优势。三层神经网络结构（输入层-隐藏层-输出层）通过Sigmoid激活函数进行非线性变换，输出层对应不同个体的分类结果。

训练过程采用误差反向传播机制，通过链式法则逐层调整权重参数。损失函数通常选用交叉熵或均方误差，配合梯度下降优化器最小化预测偏差。数据集需包含多角度人脸样本以提升模型鲁棒性，预处理阶段的光照归一化能显著提高特征提取稳定性。

该方法的创新点在于将传统BP网络与几何特征相结合，既保留了神经网络强大的模式识别能力，又通过特征工程降低了输入维度。实际部署时可采用滑动窗口检测配合非极大值抑制处理多角度人脸，系统在受限场景（如固定光照条件的门禁系统）中表现尤为突出。