基于PG网络的人脸识别系统设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

目的： pg人工神经网络具备全局逼近能力，能够自动实现多分类任务。

利用该网络实现一个人脸识别系统。

意义：一是可以推进对人类视觉系统本身的认识；二是可以满足人工智能应用的需要。

2. 国内外研究现状分析

人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。

我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项目面像检测与识别核心技术通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。

北京科瑞奇技术开发股份有限公司在2002年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征提取和识别。

3. 研究的基本内容与计划

内容：本文将采用pg神经网络进行人脸识别，主要包括特征提取和神经网络识别两大部分：从人脸图像库中选取一定数量的训练图像，用主成分分析（pca）法对其进行一定的预处理。对人脸图像进行检测.定位.预处理.特征提取.从人脸库进行比对识别.输出结果。

计划：

1-3周：相关资料的查阅，撰写开题报告和文献综述4-5周：进行需求分析，寻找所需控件6-8周：完成各个模块的设计，编写代码，进行测试13-14周：完成毕业论文，准备毕业答辩

4. 研究创新点

特色：与其他传统的身份识别方法相比，用人脸作为生物特征识别对象，具有稳定、便捷、不易伪造等优点，由于其非接触性、非侵犯性，人们对这种技术没有任何排斥心理，因而它是一种最友好的生物特征识别技术。

创新：采用Plane-Gaussian函数作为隐层结点激活函数，使该网络模型同时具备全局性和局部性能，而且从理论上也证明了该类型网络亦具有全局逼近能力。