利用類神經模糊網路於眼瞼長度量測之設計

勤益科大機構典藏 > 電資學院 > 電子工程系(所) > 【電子工程系所】博碩士論文 > Item 987654321/4951

請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncut.edu.tw/handle/987654321/4951

題名:	利用類神經模糊網路於眼瞼長度量測之設計
作者:	鄧為仁林正堅
貢獻者:	電子工程系
關鍵詞:	倒傳遞演算法人臉辨識眼睛偵測眼瞼偵測函數類神經模糊網路熵
日期:	2010-07
上傳時間:	2013-08-02 15:19:25 (UTC+8)
出版者:	台中;國立勤益科技大學
摘要:	由於現今時代的變遷，社會風氣的開放，假睫毛的使用已蔚為一種風潮，不再是藝人的專屬用品，而是愛美女性的必備品。然而，市面上所銷售的假睫毛並非專為每一個消費者設計，消費者在使用假睫毛之前，必須裁剪適合自身眼瞼的長度，以便黏貼。為了節省每次使用前裁剪的時間，以方便消費者使用，本論文乃透過人工智慧的方法求出眼睛上眼瞼的長度，為消費者量身訂做一組專屬於自己的假睫毛。在人臉辨識的部份，本論文使用YCbCr找出整張影像中人臉的位置，利用人臉五官的特徵性找出眼睛的位置，再使用由上往下掃描去找出上眼瞼的位置。之後利用歐幾里德距離公式計算出眼瞼在於影像中的長度，接著透過我們所提出的函數類神經模糊網路(functional neuro-fuzzy network, FNFN)，以攝影機擷取影像中上眼瞼的長度作為輸入，輸出則為上眼瞼真實的長度。我們提出的函數類神經模糊網路是利用一個函數鏈結類神經網路(functional link neural network, FLNN)當作模糊邏輯法則的後鑑部，其中在函數鏈結類神經網路的函數展開部分，主要是利用直交多項式和線性獨立函數的特性。因此，在函數類神經模糊網路後鑑部可以產生一個非線性的輸入變數組合，以此方式的設計更能增強函數逼近的準確度。在學習演算法部分，主要包含架構學習和參數學習。其中，架構學習是取決於熵值的測量來決定模糊法則的數量，而參數學習則是使用倒傳遞演算法來調整歸屬函數的形狀，和函數鏈結類神經網路所對應的權重值。從實驗的結果證明，我們所提出的函數類神經模糊網路架構，亦能有效的應用於長度的偵測。本論文發展的系統是在Intel 3.00GHz、記憶體3.24G RAM的電腦平台上執行，而測試影像則為台灣黃種人實際的上眼瞼影像，從實驗結果我們可以發現系統都維持穩定的偵測結果。
顯示於類別:	[電子工程系(所)] 【電子工程系所】博碩士論文

文件中的檔案:

檔案	描述	大小	格式	瀏覽次數
利用類神經模糊網路於眼瞼長度量測之設計.pdf		2560Kb	Adobe PDF	2014	檢視/開啟

檢視Licence

在NCUTIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.

資料載入中.....