陳國鎮(zhèn) 陳麗娟

摘 要：脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）是基于對貓的視覺皮層神經(jīng)元脈沖同步振蕩現(xiàn)象的研究而得來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，本文對PCNN基本理論進行詳細闡述，并詳細介紹了PCNN的幾個基本特性，其次概要性地介紹了幾種圖像預(yù)處理技術(shù)并且通過實驗來說明。最后闡述了人臉識別中使用PCNN的可操作性，并通過計算機仿真實驗證明了這一結(jié)論。

關(guān)鍵詞：脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；人臉識別；圖像預(yù)處理；振蕩時間序列

0 引言

隨著社會文明的不斷進步與發(fā)展，近年脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（PCNN）在科研界刮起一股巨浪，這是一種被叫做第三代新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。PCNN它運行起來更像真正的神經(jīng)元，比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能更好。脈沖神經(jīng)元可以較好地模擬以脈沖激發(fā)時間為輸入和輸出的生物神經(jīng)元，這可以為更有效地模擬人工智能奠定基礎(chǔ)。人臉識別主要是由訓(xùn)練和識別兩個部分組成，它的主要過程是特征的選取與輸出，主要使用的方法有一類多元數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的統(tǒng)計性分析法、線性判別分析法、獨立主元分析法以及脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法等。本文綜合脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法來進行人臉的特征選擇與特征提取。

1 基本模型

1994年，為了使先前發(fā)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更好地應(yīng)用在圖像處理中，將其做了一些適當(dāng)?shù)男薷?，從而產(chǎn)生了許多的變形，這些變形模型和最初的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一起被統(tǒng)稱為脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即PCNN，它能夠完成一些更復(fù)雜的邏輯運算，例如圖像的去噪、分割、濾波等。

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是單層的二維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是由多個脈沖耦合神經(jīng)元（PCN）并聯(lián)組成，每一個神經(jīng)元通過一定的鏈接權(quán)值來與周圍的神經(jīng)元相關(guān)聯(lián)。當(dāng)對圖像平面輸入圖像時，每個神經(jīng)元的位置代表一個像素點，它通過圖像像素的反饋輸入，同時接收其他相關(guān)聯(lián)的神經(jīng)元的鏈接輸入，以此用鏈接機制產(chǎn)生脈沖，從而根據(jù)這些脈沖的同步性來實現(xiàn)圖像的處理。圖像的接收如下圖1所示。

2 基本特性研究

跟傳統(tǒng)的反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加相似于真實生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元的組成部分相較于其他網(wǎng)絡(luò)就有很大的不同，例如在神經(jīng)元內(nèi)部行為的乘積耦合、變閾值特性、輸入的加權(quán)求和等，所以PCNN的基本特性就包含以下幾點。

2.1 動態(tài)神經(jīng)元

在以往的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對輸入信號進行加權(quán)求和，然后再直接與閾值相對比。但在PCNN中，閾值則是與輸入信號和突觸通道的脈沖響應(yīng)函數(shù)的乘積相對比。并且在PCNN模型中神經(jīng)元的閾值是隨時間動態(tài)變化的，不是一個固定的數(shù)值，如果神經(jīng)元點火閾值則會迅速增大，并且為了確保神經(jīng)元不會立即再次觸發(fā)，閾值會呈指數(shù)級下降，當(dāng)?shù)陀趦?nèi)部活動時，神經(jīng)元會再次觸發(fā)。閾值的變化與神經(jīng)元前一刻的閾值和電流輸出相關(guān)。

2.2 時空總和特性

在PCNN網(wǎng)絡(luò)中，同步脈沖發(fā)射特性是一種靜態(tài)特性，動態(tài)特性包含動態(tài)脈沖發(fā)射特性。輸入信號的空間特性是由靜態(tài)特性來反映的，相反的輸入信號的時間特性則是由動態(tài)特性反映；通俗地說，PCN不僅有輸入信號的空間特性，還有從神經(jīng)元內(nèi)部電容積分產(chǎn)生的時間特性。

2.3 動態(tài)脈沖發(fā)放特性

動態(tài)脈沖發(fā)放的根源其實是PCNN中神經(jīng)元的變量閾值，神經(jīng)元點火過程就是神經(jīng)元會輸出一個脈沖，這個脈沖是因為高低電平轉(zhuǎn)換產(chǎn)生的。如果將輸入信號看作是由突觸通道和輸入信號的相乘所得的結(jié)果相加，那么當(dāng)閾值比輸入信號高時，神經(jīng)元被激活產(chǎn)生高電平，閾值又與電平正相關(guān)，當(dāng)閾值比輸入信號低時，神經(jīng)元便從高電平轉(zhuǎn)為低電平。

2.4 同步脈沖發(fā)放特性

PCNN是單層的二維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是由多個PCN并聯(lián)組成，每一個神經(jīng)元通過一定的鏈接權(quán)值來與周圍的神經(jīng)元相關(guān)聯(lián)。當(dāng)一個PCN點火時，PCNN會將輸入信號的一部分送到其周圍的神經(jīng)元上，從而能夠讓相鄰的神經(jīng)元點火速度更快，因此在這周圍的神經(jīng)元會被大量激發(fā)，形成提前點火的現(xiàn)象，就像是同步振蕩。這就成了PCNN被圖像處理所青睞的原因，這一性質(zhì)的運用對于圖像平滑、分割、圖像融合等都起了重要作用。

2.5 波的形成與傳播

在上面一點中，假如神經(jīng)元的點火機制在一段時間內(nèi)被鎮(zhèn)壓，但是它在這段時間內(nèi)被周圍相連接的神經(jīng)元激活而發(fā)生點火，這一過程重復(fù)發(fā)生，那么這個神經(jīng)元的點火所產(chǎn)生的輸出結(jié)果就不斷向外發(fā)放和傳播，這就形成了一個類似于水滴在平靜水面現(xiàn)象的振動波。因此網(wǎng)絡(luò)中傳播波的形成和傳播特性是與同步脈沖發(fā)放特性有關(guān)的。

3 人臉識別結(jié)構(gòu)框圖

人臉識別主要是由訓(xùn)練和識別兩個部分組成的，它的步驟一般可以分成以下幾步：先對圖像進行預(yù)先處理，以保證獲取的圖像質(zhì)量高，常常會對圖像進行濾波處理、歸一化、直方圖修正等方法來進行處理；然后進行特征選擇和提取，這是人臉識別過程中的核心步驟，常采用的特征有幾何特征和代數(shù)特征；其次把訓(xùn)練樣本與測試樣本的特征提取值都送入分類器做識別分類。圖2為上述步驟的具體展示

4 圖像預(yù)處理

我們在現(xiàn)實生活中，在獲取圖像時會因為各種原因產(chǎn)生嚴(yán)重失真，因此我們在研究圖像前，會先對原始圖像進行預(yù)處理。常使用濾波、直方圖修正、灰度變換以及幾何歸一化等圖像預(yù)處理方法。

4.1 圖像濾波

在研究過程中，人臉圖像會因為設(shè)備的影響而遭到各種噪聲的干擾。這些噪聲會導(dǎo)致提取到的特征質(zhì)量降低，所以在預(yù)處理階段就需要通過圖像濾波來消除圖像的噪聲。圖像濾波的方法可分為高斯濾波、維斯濾波等

4.2 直方圖修正

在收集人臉圖像的過程中，會由于設(shè)備和亮度等的影響，出現(xiàn)過亮或者過暗的曝光現(xiàn)象，這對提取特征造成嚴(yán)重干擾。因此便可以通過直方圖修正降低光照和設(shè)備在識別過程中的不利影響，來保證識別精度的高效率。直方圖修正是將圖像灰度級密集分布的現(xiàn)象通過函數(shù)改變?yōu)榫鶆蚍植?，這樣使圖像灰度分布擴大，增強了對比度。如圖3所示

實驗結(jié)果表明，直方圖修正圖像相較于原始灰度圖像的對比度大大加強，圖片的亮度范圍也變得更加均勻，直方圖修正后的人臉輪廓與細節(jié)信息更加清晰。

5 實驗結(jié)果及分析

在表1中，n在15到35之間識別率與n是呈正相關(guān)的，當(dāng)n超過40后，雖然識別率平均還高達91%左右，但是仍呈下降趨勢。當(dāng)n取35時其識別率達到最大，數(shù)值是95.65%，所以在實驗中n=35是迭代次數(shù)最合理的值。

6 總結(jié)

本文主要介紹了脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型，詳細探討了脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的基本特性，說明了人臉識別的步驟和框圖，并且對圖像預(yù)處理進行了詳細的演示，最后通過計算機仿真實現(xiàn)了PCNN的人臉識別方法。由于實驗條件和時間的限制，本文的研究還存在較多的不足之處，還有很多地方需要提高與探討。

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