基于支持向量机和遗传算法的人脸识别研究

采用自适应遗传算法（AGA）优化筛选改进高斯核函数支持向量机（SVM）参数模型进行人脸特征分类。支持向量机的泛化性能主要取决于核函数类型和核函数参数及惩罚系数C，本文在传统高斯核函数基础上提出改进高斯核函数作为支持向量机的非线性映射函数，并使用自适应遗传算法优化筛选核函数参数和支持向量机惩罚系数，将优化后的SVM模型用于人脸库进行实验仿真。实验结果表明，本文方法比传统高斯核函数支持向量机分类器模型有更高识别率。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习模型，尤其在模式识别和回归分析领域广泛应用。SVM的核心思想是找到一个超平面，使得不同类别的数据点在这个超平面上的距离最大化，从而达到最好的分类效果。在处理非线性问题时，SVM通过核函数将原始数据映射到高维空间，使原本难以划分的数据变得线性可分。 本文关注的是基于支持向量机的人脸识别问题，特别是采用了改进的高斯核函数和自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）来优化SVM的参数。高斯核函数，也称为径向基函数（Radial Basis Function, RBF），是SVM中常用的一种核函数，它以数据点之间的欧氏距离为基础，形成一个与距离相关的非线性映射。然而，传统的高斯核函数存在两个主要问题：一是测试点附近衰减不够快，二是远离测试点时核函数值接近于零，这可能影响分类性能。 为了改进这些问题，文中提出了一个新形式的高斯核函数，引入了一个位移参数p，使得核函数在测试点附近能更快地衰减，而在远离测试点时保持一定的非零值。这样可以提高分类的准确性和稳定性。通过实验对比，这种改进的高斯核函数在人脸识别任务中表现出了优于传统高斯核函数的识别率。 为了进一步优化SVM模型，文章采用了自适应遗传算法来调整核函数的带宽变量?滓、位移参数p以及惩罚系数C。遗传算法是一种全局优化算法，模仿生物进化的过程，通过选择、交叉和变异操作来逐步改进种群的解决方案。在这里，适应度函数被设计用来衡量个体（即SVM参数组合）的分类性能。通过迭代过程，自适应遗传算法可以寻找出最优的参数组合，以实现更高效的分类。 实验部分，研究者利用ORL标准人脸数据库进行测试，选取20个人的图像，用前5张作为训练集，后5张作为测试集，进行PCA特征提取。实验结果证明，采用改进高斯核函数和自适应遗传算法优化的SVM模型相比于传统高斯核函数的SVM模型，其人脸识别的识别率有显著提升。 本文的研究工作展示了如何通过改进核函数和优化算法来提升支持向量机在人脸识别任务中的性能，这对于实际应用中的人脸识别系统具有重要的理论和实践意义。这种方法不仅提升了分类的准确性，而且为解决其他非线性问题提供了可能的优化思路。