基於粒子群結合K-means演算法應用於即時人臉辨識

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題名:	基於粒子群結合K-means演算法應用於即時人臉辨識
作者:	張世平白能勝
貢獻者:	電機工程系
關鍵詞:	K-means演算法粒子群演算法主成份分析人臉辨識
日期:	2011-07
上傳時間:	2013-07-31 14:52:45 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	本論文主要開發人臉辨識系統，實現在工業電腦的架構上，配置一個網路攝影機作為擷取影像的裝置。研究方法分為三個部分，分別為人臉定位、特徵擷取以及人臉辨識。人臉定位是採用AdaBoost來進行人臉矩形特徵訓練，將每個經過AdaBoost訓練出來的分類器以串聯的方式去判斷人臉區域，來達到過濾非人臉區域的效果，可以在複雜的背景影像中找出人臉區域。在特徵擷取方面是採用主成份分析(Principal Component Analysis, PCA)法，此方法可以有效率地降低資料量，並保留變化大的影像特徵。然後人臉辨識方面提出粒子群最佳化(Particle Swarm Optimization, PSO)結合K-means演算法來辨別人臉身分，以便獲得較佳的全局收斂性，並且可以克服傳統的K-means容易陷入局部極小值的缺陷。最後藉由實驗結果證實，本論文所提出之人臉辨識系統可以有效地即時找出人臉，並且正確的辨識人物是否有在資料庫內，對於多個人物之偵測亦可達成，並根據幾個實驗驗證本論文所製作的人臉辨識系統可行度。
顯示於類別:	[電機工程系(所)] 【電機工程系所】博碩士論文

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