本文選題：人臉識別 + 遺傳算法��； 參考：《計算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年20期

【摘要】：針對非限條件下人臉識別準(zhǔn)確率較低的問題,提出一種基于粒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MNN)與遺傳算法優(yōu)化的人臉識別算法。對人臉庫進(jìn)行初始化分析決定每個粒子中人臉的分布,將同一復(fù)雜度級別的數(shù)據(jù)分為一組;將人臉分為額頭、眼睛與嘴三個部分,粒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用不同數(shù)量的數(shù)據(jù)點(diǎn)對面部子區(qū)域進(jìn)行訓(xùn)練,獲得多個訓(xùn)練結(jié)果;設(shè)計了一種多級的遺傳算法對粒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化�；趦山M公開人臉數(shù)據(jù)庫的對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的識別準(zhǔn)確率優(yōu)于其他人臉識別算法。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy of face recognition under unbounded conditions, a face recognition algorithm based on granular-neural network (MNN) and genetic algorithm (GA) optimization is proposed. The face database is initialized to determine the distribution of the face in each particle, and the data of the same complexity level are divided into a group, and the face is divided into three parts: forehead, eyes and mouth. The granulocyte neural network uses different number of data points to train the facial subregion and obtains many training results. A multilevel genetic algorithm is designed to optimize the granulocyte neural network. The experimental results based on two groups of open face database show that the recognition accuracy of this algorithm is better than that of other face recognition algorithms.
【作者單位】： 中國太平洋保險(集團(tuán))股份有限公司信息安全與內(nèi)控管理部;卡西歐軟件(上海)有限公司系統(tǒng)開發(fā)部;
【分類號】：TP183;TP391.41

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本文編號：1837472