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1.2.3*网络方法

人工*网络是一种以大量的处理单元(*元)为节点，处理单元之间实现加权值互连的拓扑结构。人工*网络中的处理单元是人类大脑*单元的简化。处理单元之间的互连则是轴突、树突这些信息传递路径的简化。根据不同的应用场合，现已研究出较多的*元网络模型及其动态过程的算法。

人工*元通常采用非线性的作用函数，摄像机模组，当大量*元连接成一个网络并动态运行时，则构成了一个非线性动力学系统。人工*网络具有自*性、高维性、模糊性、分布性和冗余性等等特点，较冯．诺依曼体系的计算机更适合模拟人类大脑的思维机理。但总的来说，远距离摄像机模组，由于人类对自身思维机理认识的不足，所以对人工*元作了****度的简化，这种模拟表现为****其肤浅和简单。

很多脸部识别系统都采用了多层感知机作为人工*网络的基本结构。多层感知机由几层全互连的非线性*组成。*元之间有权值连接，权值包含了训练模式空间的特征。训练过程就是调整权值的过程，****常用的算法就是BP法则。

多层感知机的输入形式有很多种，****简单的就是将整个人脸图像作为输入层，也可以对人脸图像进行采样，然后用低分辨率图像作为输入层。

由此可以看出，人工*网络有着与Eigenface方法非常相似的表达方法。

一般来说，BP算法的收敛速度非常缓慢，学习过程可能需要对整个训练集进行上千次反复迭代运算，这是*网络实际应用的一个问题。此外，BP算法以误差梯度下降的方式达到****小值，家用摄像机模组，但在实际应用中，容易陷入到局部****小中，无法得到全局优解，这也是有待解决的一个问题。

1.2.4基于小波包的识别方法

基于小波包的面部识别方法首先对一幅人脸图像进行小波包分解。因为小波包分解得到的不同频带包含有不同的人脸信息，所以从每一个小波包中可以提取出不同的面部特征。对于小波包分解得到的离散逼近稀疏，Garcai进一步将它分解成三个部分，分别是边界区、上半部分和下半部分，然后就可以分别计算这三个区域的均值和方差，加上另外15个离散细节区域的方差，组成一个包含有21个分量的特征向量。小波包分解是一种多分辨率分析方法，能够提供良好的面部纹理描述，所以有利于提取面部特征。

1.2.5支持向量机的识别方法

支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)起源于统计学习理论，它研究如何构造学习机，实现模式分类问题。其基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，在高维空间求取优线性分类面，以解决那些线性不可分的分类问题。而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数(即核函数)来实现的。SVM技术中核函数及其参数的选取难度较大。由于它基于结构风险小化原理，而不是传统统计学的经验风险小化，因而表现出很多优于已有方法的性能。由于SVM的训练需要大量的存储空间，非线性SVM分类器需要较多的支持向量，所以速度很慢。