1、 基于基于 BPBP 神经网络的应用神经网络的应用 作作 者者 院（系）院（系） 物理与电气工程学院物理与电气工程学院 专专 业业 电子信息工程电子信息工程 年年 级级 1010 级级 学学 号号 指导教师指导教师 日日 期期 2014.5.7 2014.5.7 学生诚信承诺书学生诚信承诺书 本人郑重承诺：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的 研究成果，也不包含为获得安阳师范学院或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说
2、明并表示了谢意。 签名： 日期： 论文使用授权说明论文使用授权说明 本人完全了解安阳师范学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论 文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、 缩印或其他复制手段保存论文。 签名： 导师签名： 日期： 第第 1 1 页页 基于基于 BP 神经网络的应用神经网络的应用 摘 要：神经网络是近年来信息科学、脑科学、神经心理学等诸多学科共同关注和研究的热 点。由于其具有良好的抽象分类特性现已应用于图像识别系统的研究和开发，并成为解决识 别相关问题的有效工具。 文章在讲述图像识别过程的基础上重点讨论利用 BP 神经网络
3、对人脸 进行识别,用 MATLAB 完成对神经网络的训练和测试,并获得满意的结果。 关键词：人脸识别；图像识别；BP 神经网络 1 1 引言 1.11.1 设计的目的和意义 人脸识别技术具有广泛的应用前景，在国家安全、军事安全和公共安全领域，智能门禁、 智能视频监控、公安布控、海关身份验证、司机驾照验证等是典型的应用；在民事和经济领 域，各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证，社会保险人的身份验证等 具有重要的应用价值；在家庭娱乐等领域，人脸识别也具有一些有趣有益的应用，比如能够 识别主人身份的智能玩具、家政机器人，具有真实面像的虚拟游戏玩家等等。 人工神经网络模式识别方法是近些
4、年提出的新方法，为字符识别研究提供了一种新手段， 它具有一些传统技术所没有的优点：良好的容错能力、分类能力强、并行处理能力和自学习 能力。因而，采用神经网络识别方式是一种很好的选择。 1.2 本课题的研究内容 第一部分为引言部分，指出课题研究目的和意义、课题主要完成的工作； 第二部分介绍了 BP 神经网络，涵盖 BP 算法、BP 神经网络的基本原理及模型、BP 算法的 步骤，还介绍了 BP 神经网络的主要功能； 第三部分介绍了基于 BP 神经网络的人脸识别技术的研究，主要包括 BP 神经网络分类器的 设计、BP 神经网络应用的程序设计、设计仿真结果； 第四部分介绍了 BP 神经网络进行的优化及
5、技术改进，通过系统设计的实现，用实验验证 其有效性； 第五部分为论文的结语部分，对本课题的设计进行了总结。 2 2 神经网络的基本原理 2.1 BP2.1 BP 算法的概述 人工神经网络（Artificial Neural Net works，简写为 ANNs）也简称为神经网络（NNs）或 称作连接模型（Connectionist Model） ，它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并 行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相 互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络发展的主要历程有:20 世纪 50 年代末,Rosenblatt 提
6、出的感知器模型和 Widrow 提出的自适应线性元件,出现了简单的线性分类器;1986 年,Rumelhart 和 Mcllelland 提 出了层网络“误差反向传播算法(BP)”,使有导师学习多层感知器网络(ML PN)模式分类器走向 实用化,在此基础上又派生出若干前向网络,如径向基函数网络( RBFN)和函数链网络等;1982 年,美国加州工学院的物理学家 Hopfield 提出的一种用于联想记忆和优化计算的反馈网络模 第第 2 2 页页 型 ,由于引进了“能量函数” 的概念,使网络走向具体电路有了保证;20 世纪 70 年代,Watanabe 提出了使用模式子空间的概念来设计不同类别对应的子空间 ,由不同类别聚类的子空间实现 模式识别; Kohonen提出的自组织特征映射网络模型等都为神经网络
