【摘 要】
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随着社会的进步,人脸识别技术得到充分发展,且已在很多领域得到了广泛应用,带来了巨大的社会效益。人脸识别是一门引人注目和具有远大前景的学科,对人脸识别进行探究是十分有价值的。本文主要研究了人脸识别技术,同时还对粒子群算法进行了研究。粒子群优化算法本身参数较少,算法收敛速度较快,且算法具有简单易懂的数学模型等等诸多优点,但同时还具有易发生早熟收敛、在寻优过程中易陷入局部最优等问题。针对上述问题,提出了
【基金项目】
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湖南省自然科学基金项目“刑侦应用环境下特定目标模糊图像清晰化技术研究与应用（项目编号 2020JJ6088）”；
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随着社会的进步,人脸识别技术得到充分发展,且已在很多领域得到了广泛应用,带来了巨大的社会效益。人脸识别是一门引人注目和具有远大前景的学科,对人脸识别进行探究是十分有价值的。本文主要研究了人脸识别技术,同时还对粒子群算法进行了研究。粒子群优化算法本身参数较少,算法收敛速度较快,且算法具有简单易懂的数学模型等等诸多优点,但同时还具有易发生早熟收敛、在寻优过程中易陷入局部最优等问题。针对上述问题,提出了一种改进的PSO算法,并将PSO算法引入到人脸识别中,以此来提高识别精度与识别率。主要研究工作如下:（1）概述了用于人脸特征提取的相关算法,介绍了几种经典的人脸数据库,讲述了人脸识别的相关知识。（2）针对基本粒子群算法收敛性不够好,在寻优进程内易于陷进局部最优等情况,本文提出了一种基于学习因子与惯性权重动态调整的PSO算法,该算法改进学习因子与惯性权重的参数从而实现算法优化。伴随着算法进行连续不断的迭代,其学习因子及惯性权重随着迭代次数的增长实现动态优化,进而达到局部寻优能力与全局搜索能力的平衡。实验结果证明,改进后的算法在收敛速度及收敛精度上比基本PSO算法更好,能改善粒子收敛状况。（3）针对传统LBP算法特征提取效果不够好,用于人脸识别时识别率不够高,提出了将一种改进后的LBP算法用于对AR人脸库与ORL人脸库进行特征提取,将改进的粒子群算法运用于SVM参数优化同时进行人脸图像的识别实验。根据实验表明,改进后的LBP算法性能得到提升,和基于传统粒子群算法的SVM参数优化作对比,优化后的SVM在对AR人脸库与ORL人脸库采取人脸识别时的分类准确率更优,用于人脸识别时的效率更高。
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