编号：B127
大小：143M
环境：Matlab2018
简介：首先，系统使用PCA算法提取面部图像的主成分特征，以进一步降低图像数据的处理时间，并使用GA算法通过交叉变异等操作训练bp神经网络对提取的面部特征进行分类和识别。Ga算法的算子设计，神经网络的分类和设计，PCA提取面部特征是该系统的关键。由于神经网络分类器，面部灰度信息的统计特征在监督训练BP中是固定类别，并且照明均匀人脸识别和应用场景识别是高度准确的，所以虽然该bp神经网络在普通测试环境中可以达到较高准确率但是，在复杂的环境中很难应用。
本次实验所呈现的PCA-GA-BP神经网络人脸识别系统在固定较少类别，与相同光照的人脸识别运用情况下，有着较高、较为准确的识别率。但是受PCA提取特征，与BP神经网络分类器的限制。在比较复杂的实际运用环境中，整个系统的健壮性还有待提高。后续则向高准确率，高适应性的方向来调整与更新整个系统的研究成果。
运行展示
配套文件
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文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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