基于量子進化算法的人臉檢測.pdf

1、人臉檢測技術是模式識別、圖像處理等學科的一個最熱門研究課題之一。隨著社會的發(fā)展，各方面對快速有效的自動身份驗證的要求日益迫切，而人臉檢測技術作為各種生物識別技術中最重要的方法之一，已經(jīng)越來越多的受到重視。對于具有實時，快捷，低誤識率的高性能算法以及對算法硬件加速的研究也逐漸展開。PCA算法由于其高效性已經(jīng)在模式識別領域得到廣泛的應用，成為了人臉檢測的重要方法之一。本文在分析了PCA算法的特性上對其進行了改進，使得其在人臉檢測的過程中提高

2、了檢測成功率，并且有效的降低了誤報率。
　　本文的主要工作為根據(jù)PCA算法的特點提出了一種基于QEA算法改進的新的方法。該方法是針對PCA進行人臉檢測的過程中，由于其閾值在選取的時候具有一定的盲目性，從而導致其檢測結果不理想而提出的方法。在本文中首先我們使用QEA搜索PCA過程中的權重因子，在確定權重因子的同時也就確定了相應的閾值，使得在選取閾值的過程中有據(jù)可循，從而能夠高效的確定最佳閾值。另外在本文中構建了AR和RIT人臉數(shù)據(jù)集