专利汇可以提供基于受限玻尔兹曼机神经网络的人脸姿态识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种用受限 玻尔兹曼机 神经网络进行人脸 姿态 识别的方法,属于 图像识别 技术领域。本 发明 包括如下步骤:(1)对不同姿态的人脸图像训练样本进行预处理操作;(2)初始化 受限玻尔兹曼机 神经网络;(3)预训练受限玻尔兹曼机神经网络;(4)调整受限玻尔兹曼机神经网络参数;(5)对新的人脸图像进行姿态识别;本发明涉及了 人脸检测 、模式分类、人脸姿态识别方法可以进一步应用于三维人脸模型重建、三维 人脸识别 等方面。,下面是基于受限玻尔兹曼机神经网络的人脸姿态识别方法专利的具体信息内容。
1.一种基于受限玻尔兹曼机神经网络的人脸姿态识别方法,其特征在于,包 括如下步骤:
(1)对不同姿态的人脸图像训练样本进行预处理操作;
(2)初始化受限玻尔兹曼机神经网络;
(3)预训练受限玻尔兹曼机神经网络;
(4)调整受限玻尔兹曼机神经网络参数;
(5)对新的人脸图像进行姿态识别。
2.根据权利要求1所述的基于受限玻尔兹曼机神经网络的人脸姿态识别方法, 其特征是,所述的步骤(1),是指:对于每个人脸图像训练样本,首先从图像中检 测到人脸区域,并把其缩放为高为h个像素、宽为w个像素的图像,然后把该缩放 后的人脸图像变换为灰度图像,并把该灰度图像上所有像素的灰度值压缩到[01], 最后把该灰度图像按照行顺序拉成一个向量,该向量的长度为h×w。
3.根据权利要求1所述的基于受限玻尔兹曼机神经网络的人脸姿态识别方法, 其特征是,所述的步骤(2),是指:设定该神经网络有一层,每一层的结点数分别 为N1,N2,…,N1个,类别个数为C个,预训练的次数为Pt次,调整参数的次数 为Pc次,由网络层数和每层结点的个数得到网络结构,同时产生[01]之间的随机 数作为网络结点之间连接权值。
4.根据权利要求1所述的基于受限玻尔兹曼机神经网络的人脸姿态识别方法, 其特征是,所述的步骤(3),是指:对于整个网络中第一层受限玻尔兹曼机,其可 视层的结点对应于步骤(1)中向量中的每一个值,然后训练该受限玻尔兹曼机可视 层结点与隐层结点之间的权值参数,共训练Pt次;然后再以第一层受限玻尔兹曼 机隐层作为第二层受限玻尔兹曼机可视层,同样训练该受限玻尔兹曼机可视层结点 与隐层结点之间的权值参数,也训练Pt次;依此类推,即上一层受限玻尔兹曼机 的隐层作为下一层受限玻尔兹曼机的可视层以训练下一层受限玻尔兹曼机,这样就 完成了整个网络的预训练,同时也得到了预训练好的各层受限玻尔兹曼机的参数。
5.根据权利要求1所述的基于受限玻尔兹曼机神经网络的人脸姿态识别方法, 其特征是,所述的步骤(4),是指:以重建误差最小为准则利用梯度下降法反向传 播调整神经网络的参数,该步骤共执行Pc次,这样便完成了网络参数的调整,也 得到了网络的最终权值参数。
6.根据权利要求1所述的基于受限玻尔兹曼机神经网络的人脸姿态识别方法, 其特征是,所述的步骤(5),是指:对于一幅新的待进行姿态识别的人脸图像,先 检测到人脸区域并缩放到高为h个像素、宽为w个像素的图像,并把该缩放的图像 变换为灰度图像,并把图像上所有像素的灰度值压缩到[01],接着把该图像按照 行顺序拉成一个向量,该向量的长度为h×w,最后把该向量送入已经训练好的神经 网络即得到该人脸图像的姿态。
本发明涉及的是一种图像识别技术领域中的方法,具体是一种用受限玻尔兹曼 机神经网络进行人脸姿态识别的方法。
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