QBGA–SVM for Face Recognition of Livable Cities

城市化 人工智能 支持向量机 面子(社会学概念) 计算机科学 人类住区 遗传算法 机器学习 理论(学习稳定性) 工程类 经济增长 社会学 社会科学 经济 废物管理
作者
Qizhen Li,Aijia Ouyang,Xuyu Peng,Xijun Hu
出处
期刊:International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence [World Scientific]
卷期号:37 (04) 被引量:1
标识
DOI:10.1142/s0218001422560146
摘要

With the continuous expansion of urbanization, the problem of human settlements has become increasingly prominent. Green, economical, intelligent and livable cities have become the urgent needs of future urban planning. The evaluation of urban livability is not only one of the judgment criteria of urban competitiveness, but also an important factor affecting the speed of urban development. Among them, the safety factor of the city is the important guarantee of other aspects, so this paper intends to design a high-precision face recognition algorithm to make efforts for the safety construction of livable cities. Aiming at the shortcomings of the standard support vector machine (SVM), combined with the quantum-behaved mechanism, a quantum-behaved genetic algorithm–SVM (QBGA–SVM) is proposed in the paper. The experimental results for the human face databases show that QBGA–SVM is superior to the comparison algorithms in both accuracy and stability. Finally, QBGA–SVM is applied to face images of the real world, and the results are better than the other algorithms.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
逸龙完成签到,获得积分10
刚刚
peterlee完成签到,获得积分10
刚刚
你好纠结伦完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
菠萝蜜完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
everyone_woo完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
lwj完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
zlololo发布了新的文献求助10
4秒前
烟雨梦兮发布了新的文献求助10
5秒前
orixero应助刘岩松采纳,获得10
5秒前
5秒前
思源应助莫西莫西采纳,获得10
5秒前
5秒前
刘源发布了新的文献求助10
5秒前
科研通AI2S应助认真以寒采纳,获得10
5秒前
八一完成签到,获得积分10
5秒前
mumu发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
赘婿应助炙热怜寒采纳,获得30
7秒前
Hans发布了新的文献求助20
7秒前
田様应助埋骨何须桑梓地采纳,获得10
7秒前
八一发布了新的文献求助10
8秒前
暖暖的禾日完成签到,获得积分10
8秒前
yuky发布了新的文献求助10
9秒前
默默向雪完成签到,获得积分0
9秒前
YJJ完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
斯文败类应助Demonmaster采纳,获得10
10秒前
甜甜完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
我是老大应助网再快点采纳,获得10
11秒前
11秒前
束负允三金完成签到,获得积分10
11秒前
yookia举报小海狸求助涉嫌违规
12秒前
12秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3986953
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3529326
关于积分的说明 11244328
捐赠科研通 3267695
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1803880
邀请新用户注册赠送积分活动 881223
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 808620