一种模糊-SVM遗传算法的人脸动态分割.pdf

一种模糊-SVM 遗传算法的人脸动态分割 1 2 石敏超 ，秦艳 1 空军95588 部队空武系，陕西户县（710306 ） 2 浙江大学电子与通信工程系，浙江杭州（321004 ） 摘 要：本文介绍一种针对于人脸动态分割的遗传算法。算法以模糊理论、Hopfield 能量函 数和SVM 构建遗传算法适应度函数，并给出了人体肤色颜色特点的模糊表达关系和人脸识 别的Sobel 模糊处理算法。在实际测试中取得了较为理想的效果。 关键词：人脸识别，遗传算法，模糊理论，SVM TP391.41 中图分类号： 1. 引 言 对于图像中人脸的识别已有了很大的发展，其中对于人脸区域的动态分割也成为了关键 的步骤之一[1-3] 。遗传算法是并行的、统计的随机化有哪些信誉好的足球投注网站方法,其基本原理是通过模拟生物个 体间的基因交换、变异和种群的世代更替,保存对环境适应度高的染色体,淘汰适应度低的染 色体, 以实现优化的目的。本文结合模糊理论、Hopfield 神经网络的能量函数和 SVM 构造了 一种用于人脸图像动态分割的遗传算法。 2. 模糊处理 2.1 人体肤色模糊处理 考虑人体皮肤的颜色特点，根据模糊理论对图像对如下预处理（24 位真彩色图在 RGB p( i, j ) ( i, j ) R( i, j ) G( i, j ) B( i, j ) 色系）： 设 为图像中 点隶属值， 、 、 分别为该点的 色值， A 为肤色这一模糊概念，分为 等级。构建模糊隶属函数 ， RGB N ( x; a,b,c,dµ) S( x; a,b ) x b ≤ ⎧ ⎪ µ ， （1） ( x; a,b,c,d ) ⎨1 b x c ⎪ Z( x;c,d ) c x ≤