همگام با پیشرفت تکنولوژی نیاز به سیستم های بازشناسی به هنگام چهره به طور فزاینده ای رو به گسترش می باشد. این امر کلاسه‌بندی‌های متعارف و معمول در زمینه بازشناسی چهره را با چالشهایی مواجه ساخته است. زمان آموزش طولانی، پیکربندی و ساختار ثابت کلاسه بندی های موجود و عدم وجود توانایی در یادگیری نمونه های جدید بدون فراموش کردن نمونه های قبلی، از اهم این موارد می باشد. ایده استفاده از شبکه های عصبی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی می تواند این چالشها را تا حد زیادی مرتفع کند. این برتری ها به دلیل خصوصیات ذاتی و پویاییهای این نوع از شبکه های عصبی می باشد. نتایج شبیه سازی‌ها حکایت از برتری نسبی اما کمرنگ صحت کلاسه بندی در شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه، نسبت به شبکه های عصبی مذکور دارند. سرعت یادگیری در شبکه های مذکور بسیار بیشتر از پرسپترون چند لایه بوده و تنظیم پارامترهای آن بسیار ساده تر می باشد. انتخاب پارامتر مراقبت به عنوان مهمترین پارامتر شبکه های مذکور، تقریباً در نیمی از بازه مجاز آن، عملکرد بهینه شبکه را تضمین می کند. همچنین انتخاب ویژگی های موثر با استفاده از الگوریتم ژنتیک و شبکه های عصبی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی، درصد صحت کلاسه بندی را به طور قابل توجهی افزایش داده است.

پیشگفتار:

یکی از مسائل قدیمی و چالش برانگیز در زمینه هوش مصنوعی، موضوع بازشناسی چهره می باشد. قدمت تحقیقات در این زمینه مربوط به دهه هفتاد میلادی می باشد.علیرغم تحقیقات فراوانی که در حواشی این مسئله صورت گرفته، همواره عرصه های تازه و بکر برای پژوهش وجود داشته است. در حال حاضر محققین با زمینه های کاری کاملاً متفاوت اعم از روانشناسی، بازشناسی الگو،شبکه های عصبی، بینایی ماشین و گرافیک، با انگیزه های متفاوت در این رابطه فعالیت می کنند. در پایان نامه حاضر پس از طرح یک سری چالشهای موجود در زمینه بازشناسی چهره با رویکردی مبتنی بر بکارگیری دسته ای خاص از شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان کلاسه بند، سعی شده چالشهای مذکور تا حد امکان مرتفع شود.

اکثر کلاسه بندی های مدرن الگو، نظیر شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه[1] و ماشین بردارهای[2] پشتیبان در فاز آموزش عموماً نیاز به صرف بازه های زمانی طولانی داشته و همچنین بار محاسباتی سنگینی به سیستم تحمیل می کنند. امروزه در بسیاری از موارد، بخصوص در سیستم های امنیتی مدرن فرودگاه ها، ترمینالها و غیره، رویکردهای مبتنی بر تشخیص و بازشناسی به هنگام[3] چهره، به شکل فزاینده ای رو به گسترش می باشد. بنابراین نیاز به طبقه بندی های سریع و دقیق با بار محاسباتی و الگوریتمی پایین برای چنین کاربردهایی اجتناب ناپذیر می باشد. بعلاوه در چنین سیستم هایی علاوه بر اینکه یادگیری اولیه بر روی دسته ای از داده ها به صورت یکجا انجام می شود، نیاز به نوعی یادگیری افزایشی نیز وجوددارد تا علاوه بر یادگیری فضای نمونه های اولیه، تغییرات و پویاییهای فضای نمونه ها نیز، برای کلاسه بند، قابل یادگیری بوده و قابلیت رشد و ارتقاء آموزش برای سیستم فراهم می باشد. برای مثال یک سیستم بازشناسی چهره در یک فرودگاه بین المللی را در نظر بگیرید که در ابتدا برای تشخیص هویت یک سری از افراد خاص با سابقه جرایم تروریستی، آموزش دیده است. آنچه واضح است با گذشت زمان مشخصه های چهره افراد ثابت نمانده و همچنین بازشناسی چهره مجرمین جدید نیز اجتناب ناپذیر می نماید. به دلایل ذکر شده، سیستم بازشناسی بایستی بدون فراموش کردن نمونه هایی که قبلاً دیده است، قابلیت به روزرسانی یادگیری و بازشناسی چهره های جدید را نیز داشته باشد.

در این پایان نامه سعی شده با بررسی مزایای ذاتی نوع خاصی از شبکه های عصبی مصنوعی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی[4] و استفاده از آنها بعنوان کلاسه بند در بازشناسی چهره، چالشهای مذکور تا حدی مرتفع شود. همچنین با استفاده از الگوریتم های تکاملی نظیر الگوریتم ژنتیک[5] و شبکه های مذکور، روشی کارا جهت انتخاب ویژگیهای مؤثر چهره در بازشناسی، پیشنهاد شده است.

اهداف کلی این پروسه تحقیقاتی به شرح ذیل می باشد:

– استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی در بازشناسی چهره با توجه به مزایای ذاتی این نوع شبکه ها

– اصلاح یک سری چالشهای خاص در حیطه بازشناسی چهره با استفاده از این ویژگیها

– مقایسه کارایی شبکه های مذکور با شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه در بازشناسی چهره.

– ارائه روشی جدید برای انتخاب ویژگیهای مؤثر در بازشناسی چهره با استفاده از شبکه های عصبی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی و الگوریتم ژنتیک

– ارائه پیشنهاداتی برای ادامه کار با توجه به پتانسیل ها و دینامیک های ذاتی این نوع شبکه ها.

پایان نامه حاضر دارای چهار فصل می باشد. در فصل اول کلیاتی از روشهای بازشناسی چهره بیان شده و در ادامه به بحث راجع به یک سری چالشها در کلاسه بندی‌های پرکاربرد در حیطه بازشناسی چهره پرداخته شده است. در ادامه با بیان مختصر و اجمالی تعدادی از خصوصیات ذاتی شبکه های عصبی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی، مزایای احتمالی آنها در رفع چالشهای موجود بیان شده است. در فصل دوم، تاریخچه، الگوریتم، پیکربندی و انواع مختلف شبکه های عصبی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی به تفصیل بیان شده است. همچنین به یک سری از کاربردهای پیشین این شبکه ها به صورت خلاصه و تیتروار اشاره شده است. فصل سوم اختصاص به نتایج آزمایشات و شبیه سازیهای انجام شده دارد. آزمایشها در سه دسته مجزا انجام شده اند. در فصل چهارم که فصل نهایی می باشد،‌ کلیه مطالب بیان شده جمع بندی شده و پیشنهاداتی جهت ادامه روند پژوهشی دراین زمینه ارائه شده است.

فصل اول: کلیات

1-1- مقدمه

در این بخش پس از طرح کلیاتی از مسئله بازشناسی چهره، با تمرکز بر مسئله طبقه بندها به بیان برخی چالشهای موجود در این زمینه پرداخته شده است. در ادامه با برشمردن یک سری مزایای ذاتی شبکه های عصبی مبتنی بر الگوریتم رزونانس تطبیقی، ایده کاربرد آنها در بازشناسی چهره، جهت رفع نقایص موجود مطرح و در انتها جمع بندی مطالب فصل ارائه شده است.

برای دانلود متن کامل پایان نامه اینجا کلیک کنید