基于增强粒神经网络的人脸识别算法

发布时间：2018-05-03 07:02

  本文选题：人脸识别 + 遗传算法　； 参考：《计算机工程与应用》2017年20期

【摘要】：针对非限条件下人脸识别准确率较低的问题,提出一种基于粒神经网络(MNN)与遗传算法优化的人脸识别算法。对人脸库进行初始化分析决定每个粒子中人脸的分布,将同一复杂度级别的数据分为一组;将人脸分为额头、眼睛与嘴三个部分,粒神经网络采用不同数量的数据点对面部子区域进行训练,获得多个训练结果;设计了一种多级的遗传算法对粒神经网络进行优化。基于两组公开人脸数据库的对比实验结果表明,该算法的识别准确率优于其他人脸识别算法。
[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.
【作者单位】： 中国太平洋保险(集团)股份有限公司信息安全与内控管理部;卡西欧软件(上海)有限公司系统开发部;
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：1837472