[发明专利]一种基于遗传算法人脸识别的优化和识别方法在审
| 申请号： | 201810636440.4 | 申请日： | 2018-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN108875639A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 李保印;张宝玉;刘涛;刘博 | 申请（专利权）人： | 甘肃万维信息技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 | 代理人： | 胡吉科 |
| 地址： | 730000 甘*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 一种基于遗传算法人脸识别的优化和识别方法，通过将第一人脸图像转为第一灰度数字图像，可以大幅度降低计算量，运算效率提高，同时不影响识别准确率；通过对第一神经网络进行编码，能合理的把神经网络用遗传算法进行编码，解决了现有技术无法用遗传算法优化神经网络的问题；同时还确定了所述第一神经网络的连接权值和阈值的初始值，避免陷入局部极值；当进行识别时，直接选用学习好的神经网络从而高效地获得第二输出值；采用遗传算法这种群智能算法，提高了算法的学习效率，避免传统的神经网络学习算法易于陷入局部极值，同时提高了人脸识别效率和正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 遗传算法 人脸识别 神经网络学习算法 遗传算法优化 灰度数字 人脸图像 学习效率 运算效率 智能算法 传统的 计算量 权值和 正确率 准确率 算法 优化 图像 输出 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于遗传算法人脸识别的优化方法，其特征在于，所述方法包括步骤：获取第一人脸图像；将所述第一人脸图像转为第一灰度数字图像，根据灰度等级获取所述第一灰度数字图像的像素点的值；根据所述第一灰度数字图像的像素点的值，获取所述第一灰度数字图像的特征值；根据所述特征值创建第一神经网络；对所述第一神经网络进行编码，获取所述第一神经网络中神经元的连接权值和阈值；采用遗传算法对所述连接权值和阈值进行优化，获取第二神经网络和第一输出值。
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