韦大欢 苏燕

摘 要：文章提出一种基于BP神经网络的人脸识别系统，该系统采取预处理方法来确保人脸识别准确率不会因图像背景及光照条件等特征的变化而下降，同时通过直方图平衡、椭圆遮罩以及滤波等处理方式，以使系统具备更高的人脸识别准确率。

关键词：BP神经网络;人脸识别;模式识别;图像预处理

0    引言

计算机技术的快速发展，使得各种新兴技术不断涌现，人脸识别技术便是其中之一。在人机交流、安全验证以及公安系统等各个领域，人脸识别技术都有其巨大的应用价值。人们可以利用人脸识别来进行档案管理、视频会议乃至医学医疗。现阶段，人們已普遍使用智能手机来进行购物、交流，这也促使人脸识别技术的应用场景不断增多。但是，人们在用智能手机对人脸图像进行扫描时，容易因背景及光照条件的变化而影响到人脸识别结果。对于该问题，需要采取人脸图像的预处理措施来消除这种不利影响，并且以BP神经网络为核心设计相应的人脸识别系统。

1    预处理策略

1.1  viola-jones算法

在一幅图像中，如果某个或多个区域中存在人脸时，便可通过人脸检测技术来进行定位。对于人脸检测技术来说，其主要采用viola-jones算法，viola-jones算法具有三大要点，分别是Haar-like特征、Cascade结构与AdaBoost算法。其中Haar-like特征通过积分图像来对矩形区域中存在的差分信号进行快速计算，而AdaBoost算法则能够对Stump函数进行结合，以便于选择的弱分离器具有较强的区分能力，通过对这些弱分类器进行线性组合，以此提高分类性能。……