N-BPSO算法在人脸识别中的参数同步优化研究

"基于参数同步优化的N-BPSO人脸识别技术是针对传统粒子群优化算法在特征选择和SVM参数优化中存在的问题而提出的一种新方法。这种方法旨在提高人脸识别的准确性和鲁棒性，通过N-BPSO算法在离散空间中进行特征选择，并同步优化支持向量机(SVM)的参数。 在人脸识别领域，特征提取是关键步骤，它能从原始图像中提取出有助于识别的特征。然而，特征提取过程中可能会产生冗余数据，这些数据不仅增加了计算负担，还可能降低分类效果。支持向量机(SVM)是一种常用的分类器，它的性能很大程度上依赖于选择的参数，如核函数类型、正则化参数等。传统的粒子群优化算法(PSO)可以用于特征选择和参数优化，但由于其快速收敛、易发散的特性，以及无法有效处理离散空间问题，往往效果有限。 N-BPSO算法是对二进制粒子群优化算法(BPSO)的一种改进，它解决了PSO的上述问题。N-BPSO算法在离散空间中运行，更适合于特征选择这种离散决策问题。同时，该算法实现了特征选择和SVM参数的同步优化，避免了单独优化这两个过程可能导致的不协调。通过协同优化，N-BPSO能找出最优的特征子集，同时调整SVM参数，以达到最佳的分类性能。 实验结果显示，N-BPSO算法在人脸识别任务中表现出色，它能够有效地筛选出对识别有贡献的特征，减少计算复杂度，从而提高识别率。此外，由于优化了SVM参数，N-BPSO算法还提升了人脸识别的鲁棒性，即在面对光照变化、表情变化等因素时仍能保持稳定的识别效果。 关键词涵盖的领域包括特征选择，强调了在人脸识别中精简特征集的重要性；粒子群算法，这是优化方法的基础；新颖的离散粒子群算法(N-BPSO)，它是本文提出的核心优化工具；支持向量机，作为分类模型在人脸识别中的应用；以及人脸识别，这是整个研究的目标应用领域。 通过采用N-BPSO算法，研究人员旨在克服传统方法的局限，提供一个更高效、更稳健的人脸识别解决方案。这种方法对于提升人工智能和计算机视觉领域的技术水平具有重要意义，特别是在大数据和高计算需求的背景下，优化特征选择和模型参数是提高系统性能的关键。" 中图法分类号：TP391.4，表示该资源属于计算机科学技术下的信息处理技术类别。文献标识号：A，通常代表该文章是一篇学术论文。文章编号：10007024(2019)09260106，是该论文在特定期刊上的唯一标识。doi：10.16208/i.issn1000-7024.2019.09.035，则是数字对象唯一标识符，用于在全球范围内引用和定位该文献。