Support Vector Machine Based on Adaptive Acceleration Particle Swarm Optimization
المؤلفون المشاركون
Sheikh Abdullah, Siti Norul Huda
Othman, Zulaiha Ali
Abdulameer, Mohammed Hasan
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Existing face recognition methods utilize particle swarm optimizer (PSO) and opposition based particle swarm optimizer (OPSO) to optimize the parameters of SVM.
However, the utilization of random values in the velocity calculation decreases the performance of these techniques; that is, during the velocity computation, we normally use random values for the acceleration coefficients and this creates randomness in the solution.
To address this problem, an adaptive acceleration particle swarm optimization (AAPSO) technique is proposed.
To evaluate our proposed method, we employ both face and iris recognition based on AAPSO with SVM (AAPSO-SVM).
In the face and iris recognition systems, performance is evaluated using two human face databases, YALE and CASIA, and the UBiris dataset.
In this method, we initially perform feature extraction and then recognition on the extracted features.
In the recognition process, the extracted features are used for SVM training and testing.
During the training and testing, the SVM parameters are optimized with the AAPSO technique, and in AAPSO, the acceleration coefficients are computed using the particle fitness values.
The parameters in SVM, which are optimized by AAPSO, perform efficiently for both face and iris recognition.
A comparative analysis between our proposed AAPSO-SVM and the PSO-SVM technique is presented.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abdulameer, Mohammed Hasan& Sheikh Abdullah, Siti Norul Huda& Othman, Zulaiha Ali. 2014. Support Vector Machine Based on Adaptive Acceleration Particle Swarm Optimization. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051265
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abdulameer, Mohammed Hasan…[et al.]. Support Vector Machine Based on Adaptive Acceleration Particle Swarm Optimization. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051265
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abdulameer, Mohammed Hasan& Sheikh Abdullah, Siti Norul Huda& Othman, Zulaiha Ali. Support Vector Machine Based on Adaptive Acceleration Particle Swarm Optimization. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051265
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051265
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر