【基于RBF神经网络的人脸识别算法】
人脸识别技术是一种生物特征识别技术，广泛应用于安全、监控、身份验证等领域。RBF（Radial Basis Function）神经网络因其强大的非线性映射能力，在解决人脸识别中的非线性问题上表现出色。本文主要讨论了如何利用RBF神经网络解决人脸识别中的高维问题、小样本问题以及非线性问题。
人脸识别的难点在于高维问题和小样本问题。人脸识别通常涉及高维度的特征空间，这导致计算复杂度增加，识别率降低。为了解决这个问题，文中采用了PCA（主成分分析）和FLD（Fisher线性鉴别）进行特征提取。PCA通过降维技术将原始高维人脸图像转换为一组低维主成分，减少数据冗余，同时保持大部分信息。FLD则进一步通过线性变换增强类间距离，减小类内距离，使得样本在低维空间中更容易区分。
针对小样本问题，PCA和FLD结合能够有效地处理。PCA通过找到数据的主要变化方向，可以有效地压缩数据，减少训练样本的数量。而FLD则利用统计学方法，寻找最优的分类面，提高分类效果，尤其适用于样本量较小的情况。
然后，RBF神经网络作为分类器，其非线性映射能力是解决非线性问题的关键。RBF神经网络具有快速收敛和高精度的特性，适合处理非线性可分的数据。网络由输入层、隐藏层和输出层构成，其中隐藏层节点使用径向基函数作为激活函数，能很好地拟合复杂的非线性关系。在实验中，作者通过Matlab分析了RBF网络的聚类性能和分类性能，证明了其在人脸识别中的有效性和高效性。
在实验部分，文章使用ORL人脸数据库进行测试，识别率达到97.5%，表明该方法具有较高的识别准确度。此外，作者还结合OpenCV库中的Haar特征和AdaBoost算法进行了人脸检测，开发了一个基于VC++和OpenCV的人脸识别系统软件。该系统界面友好，操作简便，且具有良好的扩展性。
文章详细介绍了如何利用PCA和FLD进行人脸特征提取，再结合RBF神经网络进行模式分类，以解决人脸识别中的关键问题。实验结果表明，这种方法在实际应用中具有较高的识别率和可行性。同时，通过与OpenCV的集成，实现了实际的人脸识别系统，进一步证实了该算法的有效性。
