基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别-论文.pdf

基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别-论文.pdf

ID:53029806

大小:1.15 MB

页数:5页

时间:2020-04-14

基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别-论文.pdf_第1页
基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别-论文.pdf_第2页
基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别-论文.pdf_第3页
基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别-论文.pdf_第4页
基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别-论文.pdf_第5页
资源描述:

《基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、2015年7月计算机工程与设计July2015第36卷第7期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGNVo1.36NO.7基于细菌觅食算法和支持向量机的表情识别马家辰,武冠群十,马立勇,孙明健(哈尔滨工业大学(威海)信息与电气工程学院,山东威海264209)摘要:为正确选择应用于人脸表情识别的支持向量机相关参数,提高表情识别准确率,提出一种应用于表情识别的基于细菌觅食算法的支持向量机参数选择方法。利用细菌觅食算法,通过模拟细菌觅食行为的趋向性操作、复制操作和迁移操作对应用于表情识别的支持向量机的参数进行寻优,避免寻优陷入局部最优,实现参数优化。实验结果表明,采用该方法能够使

2、人脸表情识别分类结果具有更高的准确率。关键词;人脸表情识别;支持向量机;细菌觅食算法;参数优化;识别准确率中图法分类号:TP391.41文献标识号:A文章编号:1000—7024(2015)07—1881—05doi:10.16208/j.issnl000—7024.2015.07.039FacialexpressionrecognitionbasedonbacteriaforagingalgorithmandsupportvectormachineMAJia-chen,WUGuan-qun+,MALi—yong,SUNMing-jfan(SchoolofInformationandEl

3、ectricalEngineering,HarbinInstituteofTechnologyatWeihai,Weihai264209,China)Abstract:Tochoosetheparametersofthesupportvectormachine(SVM)usedinfacialexpressionrecognition,andimproverecognitionrate,amethodusingbacteriaforagingalgorithm(BFA)tOchoosethebestparametersoftheSVMusedinfacialexpressionrecog

4、nitionwaspresented.BFAwasusedtOoptimizetheparametersoftheSVMbychemotaxis,reproduction,elimi—nationanddispersalasbacteriaforageforfood.ThemethodletparameteroptimizationavoidfallingintolocaloptimumandchosethebestSVMparameters.TheexperimentalresultsshowthatthefacialexpressionrecognitionusingtheSVMop

5、timizedbyBFAhasahigherrecognitionrate.Keywords:facialexpressionrecognition;supportvectormachine(SVM);bacteriaforagingalgorithm(BFA);parametersopti—mization;recognitionrate(GA-SVM)用于人脸表情识别[];MinTang等提出了应O引言用于表情识别的PSO-SVM算法(粒子群算法优化为提高表情识别_】]准确率,可以在表情识别的预处理、SVM)[。本文提出了基于细菌觅食算法的SVM参数选取特征提取和识别分类3方面做改进

6、[2。]。作为识别分类方法方法,并将该方法用于人脸表情识别,用来提高表情识别之一,基于统计学习理论的支持向量机(supportvector准确率。最后与未改进SVM、GA-SVM、PSO-SVM比较,machine,SVM)算法,在模式识别问题中表现出许多优验证了本文提出算法的有效性。势,近年来越来越受到重视,将SVM运用于人脸表情识别1支持向量机中,已取得较好的实验结果[4],但其分类性能取决于参数的选择。为了提高分类准确率;在改进SVM方面,朱娅妮1.1支持向量机基本原理等利用遗传算法优化SVM参数,并将优化后的SVM支持向量机是一种有效的、广泛应用的非线性的数据收稿日期:2014-

7、07—26;修订日期:2014—09-26基金项目:国家自然科学基金项目(61201307、61371045);山东省自然科学基金项目(zR2Ol1FM005);哈尔滨工业大学重点实验室开放基金项目(HIT.Ku1)F.2012.078)作者简介:马家辰(1964一),男,北京人,博士,教授,研究方向为智能检测与控制;+通讯作者:武冠群(1990一),男,山西吕梁人,硕士研究生,研究方向为智能检测与控制;马立勇(1971一),男,陕

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。