基于遺傳和克隆選擇算法的人臉識(shí)別.pdf

1、人臉識(shí)別是生物特征識(shí)別技術(shù)的一個(gè)重要研究方向，它與傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法完全不同，具有更高的安全性、可靠性和有效性，因此人臉識(shí)別已成為模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在公共安全、證件驗(yàn)證、門禁系統(tǒng)、視頻監(jiān)視等領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用前景。本文是在主成分分析(PCA)法的基礎(chǔ)上做人臉特征提取和識(shí)別的算法研究，主要工作是采用遺傳算法和克隆選擇算法對(duì)PCA變換后的特征空間進(jìn)行優(yōu)化選取，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了基于遺傳和克隆選擇算法的人臉識(shí)別。
　

2、　 主要研究工作有以下兩點(diǎn)：
　　 (1)在人臉圖像的特征提取上，PCA方法只是簡(jiǎn)單的選擇那些較大特征值所對(duì)應(yīng)的特征矢量，而這些特征矢量組成的特征空間并不一定最有利于分類識(shí)別，因此識(shí)別效果不夠理想。針對(duì)主成分分析法對(duì)特征空間選取的局限性，本文深入研究了PCA變換與遺傳算法相結(jié)合的特征提取方法。該方法充分利用了遺傳算法的全局尋優(yōu)能力，對(duì)PCA變換得到的特征空間進(jìn)行優(yōu)化選取，以構(gòu)成最有利于分類的特征子空間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：遺傳算法與

3、PCA相結(jié)合的特征提取方法有效地克服了主成分分析法對(duì)特征空間選取的局限性，提高了識(shí)別率。
　　 (2)針對(duì)遺傳算法早熟現(xiàn)象和收斂速度慢等缺點(diǎn)，本文提出了一種PCA變換與克隆選擇算法相結(jié)合的特征提取方法。克隆選擇算法以其記憶性、多樣性和特異性的優(yōu)勢(shì)，在搜索過(guò)程中表現(xiàn)出比傳統(tǒng)進(jìn)化算法更為優(yōu)異的全局尋優(yōu)性能。將克隆選擇算法應(yīng)用到人臉特征空間的自動(dòng)選擇，并通過(guò)識(shí)別率驗(yàn)證該思想的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明克隆選擇算法應(yīng)用于人臉的特征空間選擇能夠