基于LVQ神經網絡的人臉朝向識別算法研究

摘 要：傳統的人臉朝向識別算法中存在準確率較低問題，為了滿足圖像和視頻中人臉的位置，朝向和旋轉都不是固定的特點，本課題主要對基于LVQ神經網絡人臉朝向識別算法研究，并建立了LVQ神經網絡模型，最終通過MATLAB仿真來進行實現。

關鍵詞：LVQ神經網絡;人臉朝向識別;算法

一、人臉朝向識別理論

1.LVQ算法概念介紹

LVQ（學習向量量化）神經網絡屬于一種具備監督學習特征的輸入前向神經網絡。主要特點：識別模式、映射方法、網絡結構相對簡潔。據統計，LVQ算法適用于人臉識別工作，準確率高達95%。LVQ主要通過眼部特征和人臉圖像幾何形狀的等特征來對人臉朝向和旋轉角度進行區分，識別度較高，尤其是人眼位置以及相關特征向量，可以幫助分析人臉朝向，并對相關數據進行分類處理，通過LVQ神經網絡輸入識別到的數據，可以快速識別人臉朝向。LVQ神經網絡的主要由輸入層、競爭層、線性輸出層構成。其中輸出層的每一個神經元都和競爭層的一組神經元對應并相互鏈接，連接的權值用1來表示。競爭層中，只有獲勝神經元的輸出權值為1，由此可以推出，獲勝神經元與之相連的輸出層的輸出權值也為1，其他神經元所相連的輸出層的神經元的輸出權值為0，這樣能夠對神經元進行有效分類，完全負責的神經元處理。

2.LVQ算法數學模型介紹

基于LVQ2學習算法主要步驟如下：

（1）首先需要初始化參數的值，再對參數值進行運算，從而運算出競爭層中向量和神經元的距離為多少;

（2）選擇與輸入向量距離最小的兩個競爭層的神經元;

（3）在完成分類后，假設兩個神經元處于不同的類別，分別用并且i，j來進行表示，與輸入向量的距離分別用，來表示，并且能夠滿足公式（1-1）：

（1-1）

從公式（2-13）可以看出，表示輸入后的向量指導鄰近向

量窗口的寬度。黨經驗值為時，并且神經元i對應的類別Ci=輸入向量類別Cx時，則表明公式（1-2）成立：

（1-2）

若神經元j對應的類別Cj=輸入向量類別Cx，則表明公式（1-3）成立：

（1-3）

（4）若神經元i，j不滿足，重復步驟（3）直到完成迭代。

二、人臉朝向識別方法實現

1.人臉朝向識別模型建立

首先需要選擇一組人臉采集對象，對這些采集對象的人臉的不同角度的圖像信息進行采集，每個采集對象都需要采集五個角度的圖像信息，具體包括左方、左前方、前方、右前方和右方，主要用于表示人臉的不同朝向。

采集的人臉圖像，可以建立基于LVQ神經網絡的人臉朝向識別模型，從而識別和判斷相同對象不同圖像中的人臉朝向。判斷原理：根據人臉不同朝向時眼睛在圖像中的位置，將眼部位置的信息進行提取和采集，建立特征向量集合，作為輸入數據，通過算法進行識別和判斷，最后輸出判斷結果，按照左方、左前方、前方、右前方和右方的順序分別用1～5表示。對訓練集的數據和信息進行訓練，成立判斷人臉朝向的識別網絡。

2.人臉朝向識別設計流程

在對人臉朝向識別進行設計時，其設計流程主要包括人臉特征向量的提取、訓練集以及測試集的產生、創建并訓練神經網絡，從而實現人臉識別。設計流程如圖（2-2）所示：

人臉朝向識別模型的性能判斷主要通過LVQ算法建立人臉識別模型，得出識別結果后再進行分析，采用MatLab2017a軟件進行仿真測試，測試所使用的計算機配置為Win8/2.4GHz。通過對參數進行初始化，人臉5個朝向與LVQ神經網絡輸出向量的對應關系見如表2-1所示：

結論

本課題采用LVQ神經網絡對人臉朝向進行識別，通過提取人臉圖像中眼睛位置的特征向量并對朝向不同的人臉圖像樣本進行學習訓練，優化了學習向量量化神經網絡各層間的權值參數，從而保證人臉朝向的識別準確率較高;在測試部分，采用MATLAB仿真來對LVQ神經網絡進行設計，從而實現了對人臉朝向的識別的判斷。仿真結果進行分析表明，LVQ神經網絡的識別方法可以通過輸入圖像的二值信息來判斷該圖像的人臉朝向，正確識別率可以達到95%以上，識別率與抗干擾性較高。

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作者簡介：

主晶晶，女，1984年3月，陜西富平人，2008年本科畢業于陜西科技大學，工程技術（電子工程）高級職稱，主要研究方向系統運維，主要從事IT項目管理工作。

（作者單位：廣東美的制冷設備有限公司）