计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2004年
12期
176-178,188
,共4页
小波分解%频谱性%人工免疫系统%模板特征
小波分解%頻譜性%人工免疫繫統%模闆特徵
소파분해%빈보성%인공면역계통%모판특정
该文提出了用小波分解的频谱性和人工免疫系统进行人脸识别的方法.人脸图象经过小波分解后,其能量集中在分解的低频带上,因此对低频带图象进行频谱性分析后提取的特征向量具有对人脸图象表情不敏感且大大降低存储空间和计算复杂性的优点.人工免疫系统是对自然免疫系统的模拟,通过进化学习后,可以在外部病原体和身体自己的细胞之间进行辨别,并且人工免疫系统的克隆算法能够较好地保持群体的多样性,具有良好的泛化能力.因此对每一个人脸模板特征都可以用人工免疫系统中的模式识别方法生成一个特征评判集合,然后待识别的图象就可以用模版特征的评判集合来进行评判.
該文提齣瞭用小波分解的頻譜性和人工免疫繫統進行人臉識彆的方法.人臉圖象經過小波分解後,其能量集中在分解的低頻帶上,因此對低頻帶圖象進行頻譜性分析後提取的特徵嚮量具有對人臉圖象錶情不敏感且大大降低存儲空間和計算複雜性的優點.人工免疫繫統是對自然免疫繫統的模擬,通過進化學習後,可以在外部病原體和身體自己的細胞之間進行辨彆,併且人工免疫繫統的剋隆算法能夠較好地保持群體的多樣性,具有良好的汎化能力.因此對每一箇人臉模闆特徵都可以用人工免疫繫統中的模式識彆方法生成一箇特徵評判集閤,然後待識彆的圖象就可以用模版特徵的評判集閤來進行評判.
해문제출료용소파분해적빈보성화인공면역계통진행인검식별적방법.인검도상경과소파분해후,기능량집중재분해적저빈대상,인차대저빈대도상진행빈보성분석후제취적특정향량구유대인검도상표정불민감차대대강저존저공간화계산복잡성적우점.인공면역계통시대자연면역계통적모의,통과진화학습후,가이재외부병원체화신체자기적세포지간진행변별,병차인공면역계통적극륭산법능구교호지보지군체적다양성,구유량호적범화능력.인차대매일개인검모판특정도가이용인공면역계통중적모식식별방법생성일개특정평판집합,연후대식별적도상취가이용모판특정적평판집합래진행평판.
