基于距离限定优化的多姿态人脸图像智能识别

摘要：

针对人脸角度、姿态和表情复杂多变,导致人脸面部表情识别准确率较低的问题,提出基于距离限定优化的多姿态人脸图像智能识别方法.根据人脸图像特征类别进行标号并调整图像角度等值,借助向量内积确定人脸图像特征相似程度,提取人脸图像特征;采用离散化处理人脸图像特征,构建特征矩阵,将人脸图像特征分量中维度作为条件属性,采用粗糙集近似约简法对所得特征向量降维处理;通过边界值和阈值优化特征向量距离,采集不同姿态特征向量,生成多种姿态人脸图像库,将待测人脸图像特征与人脸特征姿态库中图像相匹配,通过匹配结果相似程度判定二者是否为同一对象,完成人脸识别全过程.实验结果证明,采用所提识别方法对多姿态人脸图像识别的准确率较高,鲁棒性更好.

关键词：特征向量距离;粗糙集近似约简法;特征降维;特征匹配

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省现代教育技术研究课题;江苏高校哲学社会科学研究一般项目

在线出版日期：2022-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：200-203,282