遗传算法优化的支持向量机人脸识别研究

"基于支持向量机和遗传算法的人脸识别研究" 本文主要探讨了如何利用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行人脸识别，作者娄洹熙和王力来自贵州大学大数据与信息工程学院。人脸识别是模式识别领域中的一个重要研究方向，具有广泛的应用价值，特别是在生物识别技术中。 支持向量机是一种监督学习模型，特别适合处理小样本、高维空间的数据分类问题。它的核心在于找到一个最优超平面，以最大化不同类别样本之间的间隔。在非线性情况下，通过选择适当的核函数，如高斯核（也称为径向基函数，Radial Basis Function, RBF），SVM可以实现非线性映射，从而解决复杂分类问题。在本研究中，作者针对高斯核函数进行了改进，以提升其在人脸识别任务上的性能。 传统的高斯核函数参数包括带宽（或称为协方差）和惩罚系数C。带宽决定了样本点到超平面的距离，而C则控制了模型对误分类的容忍度。这两个参数的选择对SVM的性能至关重要。文中提出了一种自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）来优化这些参数，AGA是一种模拟自然选择和遗传进化过程的全局优化方法，能够搜索大量可能的解决方案空间，以找到最优参数组合。 实验部分，作者运用优化后的SVM模型对人脸数据库进行分类。结果显示，改进的高斯核函数和支持向量机模型结合AGA优化后，在人脸识别的准确率上有了显著提升，优于传统的高斯核函数支持向量机分类器。 总结起来，这篇文章贡献了以下几点： 1. 提出了改进的高斯核函数，以增强SVM在人脸识别中的非线性映射能力。 2. 应用自适应遗传算法优化SVM的核函数参数和惩罚系数C，提高了模型的泛化性能。 3. 通过实验验证，证明了所提出方法在人脸识别准确率上的优越性。 该研究对于理解和支持向量机在生物识别领域的应用，尤其是人脸识别问题，提供了有价值的理论和实践指导。同时，这种结合优化算法的方法对于其他需要参数调整的机器学习模型也可能具有借鉴意义。