标题：基于神经网络的人脸朝向识别研究
作者：宋娟 邹翔 尹俭芳；张爽
作者单位：宁夏大学物理与电子电气工程学院，宁夏 银川 750021；中国人民解放军68306部队，陕西 西安 710608
关键字：人脸识别，LVQ网络，特征提取，识别率
摘要：人脸识别近年来是模式识别领域的研究热点，由于人脸形状的不规则性以及光线和背景条件的多样性，增加了识别问题的复杂程度。现有较为成熟算法BP神经网络存在易过拟合，抗干扰能力差等缺陷，而SVM算法数据是否预处理会极大地影响识别精度。针对两种算法的缺陷，提出一种基于LVQ神经网络的人脸朝向识别模型。对任意给出的人脸图像进行5个朝向的预测和识别，并与BP和SVM算法的仿真结果进行对比分析。结果表明，LVQ神经网络的人脸朝向识别率明显高于传统BP和未归一化样本的SVM算法，可以很好解决人脸朝向识别问题，具有较强的环境适应能力和抗干扰能力。