人臉識(shí)別及其遺傳算法實(shí)現(xiàn).pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)以其潛在的應(yīng)用廣泛性，在過(guò)去的幾十年中得到了迅速的發(fā)展。但是，由于人臉?lè)莿傂?、表情多變等諸多因素，使得人臉識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用中面臨巨大困難，人臉識(shí)別已經(jīng)成為一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的研究課題。本文將遺傳算法應(yīng)用于人臉識(shí)別的圖像分割、人臉定位和角度矯正等環(huán)節(jié)，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。具體做法是，在圖像分割的遺傳算法設(shè)計(jì)中，采用Otsu法中的最大類間方差和KSW法中的總熵作為適用度度量；在人臉的識(shí)別算法中，建立了人臉矩形區(qū)域模板中雙眼、鼻子和嘴

2、巴存在性度量檢測(cè)數(shù)學(xué)模型，以它們存在性度量的加權(quán)和作為遺傳算法的適用度度量函數(shù)。在遺傳算法的算子和執(zhí)行策略的設(shè)計(jì)中，采用"精英選擇"策略、由父代和子代染色體參與的兩點(diǎn)和多點(diǎn)雜交算子以及由兩條染色體參與的變異算子，從而最大限度地避免了早熟收斂。另外，在遺傳算法設(shè)計(jì)中還添加了一種"逆轉(zhuǎn)算子"，即在一條染色體上隨機(jī)選擇兩點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)子串，首尾倒置形成新子串替代原子串在個(gè)體中的位置。本文對(duì)于提出的遺傳算法，給出了遺傳算子的數(shù)學(xué)描述，并應(yīng)用遺傳算法