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.

2-1- بازشناسی چهره

بازشناسی چهره در یک جمله بدین صورت تعریف می شود: اخذ تصویر چهره و شناسایی آن با توجه به نمونه‌هایی که قبلاً به سیستم آموزش داده شده است. تحقیقات در زمینه بازشناسی چهره دارای قدمتی در حدود نیم قرن می باشد. هر ساله تعداد مقالات علمی که در این زمینه منتشر می شود، افزایش یافته و هر یک سعی در ارائه روشی بادرصد صحت کلاسه بندی بالاتر دارند. از آنجا که این موضوع با رشته های علمی فراوانی ارتباط دارد، محققین با دیدگاهها و انگیزه های گوناگون، از جمله روانشناسان، متخصصان در زمینه‌های بازشناسی الگو، شبکه های عصبی، بینایی ماشین و … به آن علاقه فراوان نشان می دهند.

مطالعات ابتدایی دراین زمینه مربوط به کارهای روانشناسان دردهه 1950 میلادی است. تحقیقات فنی و مهندسی در این باب یک دهه بعد، آغاز شد. اما ایده بازشناسی خودکار چهره توسط ماشین در دهه 1970 میلادی توسط کاناده[1] و کلی[2] مطرح گردید [53]. در سالهای نخست تحقیقات صورت گرفته با استفاده از تصاویر دوبعدی بوده است. اخیراً با پیشرفت تکنولوژی امکان تصویربرداری سه بعدی نیز فراهم شده و زمینه تحقیقات گسترده ای را گشوده شده است.

به طور کلی روشهای بازشناسی چهره را می توان به سه دسته تقسیم نمود:

الف) روشهای مبتنی بر ویژگیهای محلی

در این روشها عناصر محلی مانندچشم، دهان، بینی و … استخراج شده، خواص هندسی و موقعیت آنها نسبت به یکدیگر به عنوان ویژگی به سیستم شناسایی اعمال می شود [54].

ب) روشهای کل نگر