基于改进FDA和RBF神经网络的人脸识别研究的综述报告.docx

基于改进FDA和RBF神经网络的人脸识别研究的综述报告
随着技术的不断发展，人脸识别逐渐成为广泛使用的生物特征识别技术之一。在此过程中，神经网络作为一种有效的工具，可以极大地促进人脸识别的精度和效率。本文将介绍改进FDA和RBF神经网络的方法，以提高人脸识别准确率的研究进展。
目前，人脸识别技术主要采用两种方法：1）基于特征的方法，2）基于神经网络的方法。基于特征的方法通过提取人脸图像的特征向量来进行识别。然而，这种方法存在一个缺点，即不能有效地处理人脸图像可能存在的多个视角、光照、表情等问题，因此，尽管已经使用了多种技术将其完善，比如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，但是仍不能完全满足实际需求。
与基于特征的方法相比，神经网络（NN）方法可以对多种复杂的情况进行有效、高效的人脸识别处理。基于神经网络的方法可以使用一种称为前馈神经网络的模型进行算法设计，或使用一种称为递归神经网络（RNN）的模型进行算法设计。
几乎所有的神经网络都采用一个称为反向传播的训练算法来优化其权重，以便输出与真实标签匹配的结果。在基于神经网络的人脸识别中，涉及的神经网络包括了前馈神经网络和径向基函数神经网络（RBFNN）。
在基于神经网络的人脸识别中，通常使用的是双曲正切函数或sigmoid函数（分段常函数）作为激活函数。同时，反向传播算法是一种基于梯度下降的算法，可以有效地对NN模型的各个层中的权重进行调整，以获得更准确的输出。
除此之外，还可以使用改进的方法来提高人脸识别精度，如采用改进的FDA和RBF神经网络算法。
更准确的说，改进FDA主要是在原始FDA算法的基础上对其进行了改进。在原始FDA算法中，使用的是类间距离最大化和类内距离最小化的方法来确定分类边界。改进FDA的主要思想是通过引入核技术来将原始数据映射到一个新的高维空间中，分类边界的确定变成了在高维空间中寻找最优的内部和外部度量，这样可以有效地提高分类精度。
RBF神经网络也是另一个常用的方法，其主要思想是在NN模型中引入径向基函数（RBF），其第一层是输入层，第二层是隐藏层，然后将输出层与隐藏层直接连接。通过选择合适的隐藏节点数和合适的径向基函数类型，可以提高神经网络模型的泛化能力和精确度。
为了提高人脸识别的效率和精度，还可以结合两种方法，比如使用改进的FDA算法来提取人脸图像的特征，然后通过RBF神经网络进行分类，以达到更好的精确度和效率。
综上所述，对于人脸识别技术来说，神经网络是一种非常有效的工具，可以提高识别精度和效率。此外，通过改进FDA和RBF神经网络算法，可以进一步提高人脸识别的精度和效率。