Feature Selection är ett optimeringsproblem i alla Face Recognition teknik. Detta papper föreslår en ny metod av Binary Partikel Swarm Optimization som kallas Accelerated Binary Partikel Swarm Optimization (ACPSO) genom intelligent acceleration av partiklar. Tillsammans med teknik för förbehandling av bilder som upplösningskonvertering, histogramutjämning och Edge Detection används ABPSO för funktionsval för att erhålla betydligt reducerad funktionsundergrupp och förbättrad igenkänningshastighet. ABPSO:s prestanda fastställs genom att man beräknar igenkänningsgraden och antalet utvalda funktioner i ORR-databasen och Cropped Yale B-databasen.
REF föreslog en ny metod för binär PSO som kallas accelererad binär partikel svärm optimering.
Optimal Feature Selection based on Image Pre-processing using Accelerated Binary Particle Swarm Optimization for Enhanced Face Recognition
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}