以粒子群最佳化演算法與基礎之改良型多層類神經網路於臉部辨識應用

PSO-Based Modified Multilayer Neural Networks for Face Recognition

本論文將提出一個人臉辨識系統，主要分成為三個部分：1.影像處理，使用賈伯濾波器去除臉部影像中不必要的訊號，保留人臉的紋理特徵，利用小波轉換提升效率；2.特徵擷取，利用主成份分析(Principal Component Analysis, PCA)抽取出重要特徵以降低 資料的維度；3.影像辨識，主要是以我們所提出的改良型類神經網路(Modified multilayer neural network)，而學習演算法方面則採用粒子群最佳化(Particle Swarm Optimization,PSO)演算法。最後實驗部分將與傳統的多層類神經網路相比較，由結果得知本研究提出之方法有著更好的效能。