利用粒子群优化的人脸特征提取识别算法

针对如何提高人脸图像识别率问题,提出了利用粒子群优化(PSO)的人脸特征提取识别算法.采用小波变换和张量主成分分析(PCA)方法对人脸图像进行特征提取,利用PSO对提取的特征进行加权处理,根据特征的每一维元素的聚类正确率进行优化选择,从而达到对人脸提取关键性特征的目的.实验结果表明,所提算法能减小光照、表情和姿态变化的影响,在英国曼彻斯特科技大学人脸数据库上的识别率比张量PCA方法提高了12.75%.     

基于粒子群优化的哼唱语音端点检测算法

针对传统方法难以处理连音分割的问题,提出基于信息熵的粒子群优化分割方法.利用信息熵对语音进行粗分割,在长语音段计算时间序列复杂度的基础上,通过粒子群优化算法,寻找以长语音段的信息熵均值为适应值的分割点.实验结果表明,与基于短时能量与过零率、信息熵等分割算法相比较,提出的粒子群优化分割方法在分割准确率上有较大提高.     

基于OpenCV的人脸图像预处理技术研究

对采集到的人脸图像进行预处理和训练,以改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,并且使图像更有利于计算机处理,便于对图像进行分割和边缘检测,从而提高人脸图像人别的准确率,为人脸的提取特征值和识别等操作做好准备.利用PCA人脸识别方法,实现简单且识别准确率高,OpenCV的特点是实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,实验结果表明,通过预处理后的人脸图像识别效果更好,识别速度更快.     

基于面部表情和双流网络的驾驶员疲劳检测

提出了一种基于面部表情的驾驶员疲劳检测方法,该方法结合了传统特征提取和双流卷积神经网络。首先,对采集的驾驶员图片进行预处理,使用Dlib进行人脸检测以及人脸特征点定位。然后,根据人脸特征点获取人脸表情感兴趣区域以及嘴部区域,并分别提取Gabor特征和局部二值模式（local binary patterns,LBP）特征。最后,利用设计的疲劳表情识别网络对获取的两种传统特征进行信息融合以及疲劳表情识别。实验表明,提出的方法具有较高准确率,能够适应驾驶室内不同光照条件的场景,具有较强的鲁棒性。     

参考中性表情的人脸表情识别

为充分利用视频中人脸表情与中性表情的差异,提出了一种新的对非特定人脸的表情识别方法.该方法针对低复杂度的视频表情识别应用场景,利用参考中性表情的特征点偏移角表征被测表情的变化信息,同时利用二维主成分分析(2DPCA)法提取被测表情帧的二维主成分特征,从而综合使用表情的动态和静态特征,并使用支持向量机分类器进行表情分类识别.在JAFFE人脸表情库上的实验结果表明,相对于仅使用2DPCA的静态图像表情识别方法,文中所提方法的人脸表情识别准确率平均提高7%.     

一种基于人工免疫的小波特征集合最近邻人脸识别算法

将人工免疫及集合最近邻方法应用于人脸检测中,实现一种基于特征的人脸检测算法.首先对人脸图象进行多分辨率小波分解,用低频分量来描述人脸识别,实现数据压缩,并有效削弱光照的影响;然后对小波低频图象进行傅立叶变换,分析变换后的系数矩阵,取得人脸图象的特征向量;采用了人工免疫中的克隆选择算法,对一个人的多张不同表情的人脸图像进行训练,产生一个简约特征集合,用这个简约集合代表此人的人脸特征数据库;就待识别人脸而言,以待识别人脸到人脸数据库中各个人脸特征集合的集合最近邻作为识别结果.实验结果表明,人工免疫算法可以有效地获取训练样本的人脸特征集简约集合,再通过集合最近邻进行人脸识别,可以提高准确率.     

基于粒子群优化的车牌识别算法研究

针对环境噪声严重影响车牌的识别问题,基于字符特征向量和粒子群优化设计一种车牌识别算法。借助垂直投影法、自适应阈值方案、方向梯度直方图法等,对车牌字符进行分割和提取字符的特征向量。依据字符特征向量样本和支持向量机建立字符识别准确率模型,并基于粒子群优化算法建立求解该模型的车牌识别算法。比较性的数值实验显示,该算法能有效提升车牌识别的准确率,且字符特征向量对车牌识别有极大影响。     

基于PSO-CG优化深度信念网络的人脸表情识别

深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)在人脸表情识别领域表现出较好的性能,但其在有监督学习阶段通常采用反向传播微调网络的初始参数空间,容易陷入局部最优值,不能找到网络的最优参数空间.提出一种粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和共轭梯度(Conjugate Gradient,CG)融合进行优化DBN,将其用于人脸表情识别.首先,通过虚拟样本扩充训练样本数据集的方式构建了人脸表情数据集.然后,使用PSO寻找全局最优点,DBN的参数维度高,单独使用PSO优化网络参数空间,容易出现局部最优、收敛速度慢等问题,结果显示,PSO与CG相融可以加强搜索精度和加快收敛速度,获取更优模型参数.仿真结果表明,提出的方法在JAFFE和CK+这2个常用人脸表情数据库的识别率分别为94.52%和97.84%.     

基于神经网络——粒子群优化算法的医学图像分割新方法

提出了一种基于神经网络——粒子群优化算法的医学图像分割新方法,将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,克服了神经网络收敛速度慢,以及容易收敛到局部最优解的缺点。并与遗传算法进行了比较,结果表明,该方法不仅能更快地收敛于最优解,而且在分割准确率、误差率以及运行时间上也都有了较明显的提高。     

基于区域块LBP特征的人脸表情识别

人脸表情识别是模式识别与人工智能领域的研究热点之一,针对传统LBP方法的不足,提出了一种基于区域块LBP的人脸表情识别方法:先在人脸面部分割出与表情相关的眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等关键区域;再从这些关键表情区域提取表情特征,避免了在整个面部提取特征耗时的缺陷,同时有效地降低了特征维数;最后利用最近邻分类器给出识别结果,通过实验验证了本文算法在识别性能和时间性能上的优势.     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

Fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization

Particle swarm optimization is a stochastic global optimization algorithm that is based on swarm intelligence. Because of its excellent performance, particle swarm optimization is introduced into fuzzy entropy image segmentation to select the optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold adaptively. In this study, the particles in the swarm are constructed and the swarm search strategy is proposed to meet the needs of the segmentation application. Then fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is implemented and the proposed method obtains satisfactory results in the segmentation experiments. Compared with the exhaustive search method, particle swarm optimization can give the same optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold while needing less search time in the segmentation experiments and also has good search stability in the repeated experiments. Therefore, fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is an efficient and promising segmentation method.     

基于局部分割的快速人脸识别

针对人脸识别系统易受光照,表情与遮挡等因素的影响,提出一种基于局部分割的快速人脸识别算法。首先,建立高斯肤色模型,并融合几何特征快速实现人脸粗定位;然后,利用局部初次匹配与全局特征的方法排除背景环境对人脸检测的干扰以及减少匹配过程中的计算量,同时运用LBP算子对2D-Fr FT的幅度与相位特征的互补信息进行编码;最后,采用最近邻分类器进行分类识别。本文的方法在公共人脸图像数据库上进行仿真实验。结果表明,该算法简单、鲁棒性高、在速度与准确性方面具有良好的性能。     

粒子群算法优化RBF-SVM沙尘暴预报模型参数

为提高沙尘暴的预报准确率,针对目前已出现的RBF—SVM沙尘暴预报模型中的参数优化进行研究．利用基本粒子群优化算法（SPSO算法）中粒子速度及其位置与RBF—SVM模型中参数对相对应,对沙尘暴进行预报,为解决SPSO算法易陷入局部解的缺陷,提出了惯性权值自适应调节的改进粒子群算法（WPSO算法）,并对沙尘暴RBF—SVM模型参数进行了优化．仿真结果表明,无论是SPSO算法,还是WPSO算法,在优化RBF—SVM沙尘暴预报模型参数方面都表现出了良好的性能,分别比已有的SVM方法的预报准确率提高了22．3％和45．3％．     

基于分群式粒子群算法的压裂水平井试井曲线自动拟合

为提高压裂水平井试井多参数自动拟合的计算精度、速度和稳定性,将传统方法、智能算法和并行算法相结合,提出并行分群式粒子群优化算法,并将高斯-牛顿法与粒子群算法相结合,同时采用OpenMP并行算法求解。结果表明:在粒子群优化算法中,通过粒子分群使粒子搜索方向趋近于线性,避免了粒子群算法易陷入局部最优的问题,加快了搜索速度;与高斯-牛顿法相结合保证了计算的稳定性;采用OpenMP并行算法求解降低了模型的复杂度,提高了计算效率;分群式粒子群优化算法比其他优化算法计算速度更快,计算精度更高,并可在一定程度上为多裂缝水平井试井解释划分流动阶段。     

基于分数阶位置状态的量子粒子群算法

由量子力学的概念和粒子群优化算法的结合,量子行为粒子优化算法作为粒子群算法的一个变种,具有更好的全局搜索能力.为了提高量子粒子算法的全局搜索能力,结合分数阶微积分的概念,本文提出了一种新的算法.该算法将分数阶微积分中常用的GL定义引入了量子粒子算法的更新迭代公式中,利用分数阶微积分的长时记忆特性,通过记忆量子粒子在更新迭代过程中的历史位置和历史信息,增强算法的收敛速度和收敛精度.为了全面评估算法的基本性能,本文进行了一些关于基本测试函数的功能测试.通过对于不同阶次的分数阶量子粒子算法的对比实验和与其他粒子群改进算法的对比实验,实验结果表明,该算法具有更高的收敛精度.     

Novel Face Recognition Method by Combining Spatial Domain and Selected Complex Wavelet Features

A novel face recognition method based on fusion of spatial and frequency features was presented to improve recognition accuracy.Dual-Tree Complex Wavelet Transform derives desirable facial features to cope with the variation due to the illumination and facial expression changes.By adopting spectral regression and complexfusiontechnologiesrespectively,twoimproved neighborhood preserving discriminant analysis feature extraction methods were proposed to capture the face manifold structures and locality discriminatory information.Extensive experiments have been made to compare the recognition performance of the proposed method with some popular dimensionality reduction methods on ORL and Yale face databases.The results verify the effectiveness of the proposed method.     

二维Tsallis熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对二维Tsallis熵阈值分割法中参数q的选取问题,提出一种粒子群优化算法自适应选取参数q的方法.该方法基于一种图像分割质量评价指标—均匀性测度,利用粒子群优化算法对参数q在参数空间进行优化搜索,从而实现了二维Tsallis熵阈值分割法的自动阈值选取.实验表明,所提出的方法可以根据具体的图像有效地选取参数q,获得理想的图像分割结果.     

求解约束优化问题的改进微粒群算法

微粒群算法在处理约束条件时最常采用的方法是约束保持法,但该方法易使粒子在搜索中停滞不前,为了改进传统约束保持法的缺点,将微粒群算法与信赖域算法相结合,从而保持了粒子的多样性并使最优解在可行域内。另外,采用与信赖域搜索技术相结合的随机惯性权重,改善了算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。实验结果表明：与标准微粒群算法和一些其他优化算法相比,改进算法具有较强的寻优能力和寻优效率。     

仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别方法

基于人脸特征提取问题可以转化为组合优化问题这一思路,提出了仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别算法.该方法先通过主成分分析方法得到人脸特征子空间;然后在已有特征的基础上,分别通过遗传算法与离散粒子群算法进一步提取出可使识别正确率达到最高的人脸图像特征.在ORL人脸库上的实验结果表明:与传统的主成分分析相比,该方法不仅能进一步降低特征子空间的维数,从而提高识别速度,而且能获得更高的识别率.