文档介绍：摘要人脸识别技术是一个非常活跃的研究课题,有着广泛的应用前景。人脸识别问题从本质上讲是分类问题,对于人脸识别这样的小样本问题,传统的分类方法容易出现过学习窒螅贾滤惴ǚ夯芰Σ睿匀肆呈侗鹫飧龇窍咝院芮康姆掷嗄J轿弈芪AΑ建立在统计学习理论和结构风险最小原理基础上的支持向量机方法,因其结构简单、学习性能优越,可防止过学习现象和陷入局部最小等优点,已经成为人脸识别的首选分类器。量子遗传算法橇孔蛹扑憷砺塾胍糯惴ㄔ硐嘟岷系牟铮魑R恢中滦说全局优化算法有着很好的应用前景。粤孔蛹扑阄;。捎昧孔颖忍乇嗦耄捎诹子比特能够表征叠加态,因此比传统遗传算法具有更好的种群多样性和收敛性。算法通过量子门作用实现进化搜索,因而哂兄秩汗婺P ⒀坝拍芰η俊⑹樟菜俣瓤旌图扑闶间短的特点。本文在对量子遗传算法进行研究的基础上,提出了一种基于量子遗传算法的人脸识别改进算法。在该算法中首先对人脸图像进行特征提取,然后利用支持向量机进行识别,并采用量子遗传算法对其参数进行选取。为了能用较少的特征个数得到较高的识别率,对所需提取的有效特征个数也同时进行了选择。算法实现了支持向量机参数的优化选取,具有利用较少的人脸特征得到较高识别率的优点。利用肆库对该算法进行仿真实验,得到的正确识别率为%,验证了算法的有效性。与用传统遗传算法对支持向量机进行优化相比,误识率降低了%。关键词:遗传算法;量子遗传算法;人脸识别;主成分分析;核主成分分析;支持向量机南京邮电大学坝上研究生学位论文摘要
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研究生签名:。蜱日期:趔研究生等名:立缸丝孕一导师签名:一啡掌冢呼南京邮电大学学位论文使用授权声明南京邮电大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布南京邮电大学研究生部办理。
第一章绪论课题的研究背景随着社会的发展以及技术的进步,各方面对快速高效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性,具有很强的自身稳定性和个体差异性,因此是身份验证的最理想依据【俊F渲校萌肆程卣鹘猩矸菅橹び质亲钭匀恢苯拥氖侄巍S胫肝啤⒑缒ぁ掌纹等其他人体生物特征识别系统相比,人脸识别系统更加友好,方便,易于为用户所接受,有广阔的应用领域【俊@缈梢杂糜诠ò罪犯识别等踩橹は低场⑿庞每ㄑ橹さ多个方面,还可以应用到医疗和视频会议等方面,表现出其强大的生命力。所谓人脸识别就是利用计算机分析人脸图像,从中提取有效的识别信息,用来辨别身份的一门技术。即对已知人脸进行标准化处理后,通过某种方法和数据库中的人脸标本进行匹配,寻找库中对应人脸及该人脸的相关信息。目前人脸识别的研究工作牵涉到模式识别、图像处理、计算机视觉、生理学、心理学、以及认知科学和神经网络等多个领域的诸多知识,并与基于其它生物特征的身份鉴别方法以及计算机人机感知交互领域都有密切联系【俊R虼巳肆呈侗鹧芯慷杂诳M匦滦思际趿煊颍促进跨领域的多学科综合发展具有重要的科学意义。量子遗传算法是基于量子计算原理的一种遗传算法。它建立在量子态的矢量表述基础上,将量子比特的几率幅表示应用于染色体的编码,使得一条染色体可以表达多个态的叠加,并利用引入动态和静态调整旋转角机制的量子旋转门和量子非门实现染色体的量子变异更新操作,从而实现了目标的优化求解。因而使得哂兄秩汗婺P ⒀坝拍芰η俊收敛速度快和计算时间短的特点,引起了国内外越来越多的学者的注意。量子遗传算法结合了量子计算和遗传算法各自的优势,具有很高的理论价值和发展潜力【啊目前,量子遗传算法的研究尚处于起步阶段,因而相关的研究也局限于有限的几个方面。南譡坎捎肎求解背包问题,验证了算法的高效性,其结果明显优于传统遗传算法;南住】采用量子遗传算法进行函数优化:南譡拷孔右糯惴ㄓτ糜诮融信息的数据挖掘;南住】将量子遗传算法和惴ㄓ攵懒⒎至糠治,算法相结合,提出了基于量子遗传算法和拿ぴ捶掷胄算法;南住】还采用马尔可夫链证明法的各态历经性,从而在理论上证明了算法的全局收敛性;南住课A私饩隽孔右糯惴用于连