非限定条件下无约束的多姿态人脸关键特征自动识别算法

摘要：

多姿态人脸关键特征的自动识别,对处理人脸数据库中的图像具有重要意义.为了保证人脸关键特征被准确识别,需要对人脸关键特征进行提取.传统算法对多姿态人脸关键特征进行自动识别时有效性差、识别率低、效率低.为此,文中提出了一种基于向量机的多姿态人脸关键特征自动识别算法,利用相机的焦距将人脸关键特征图像的三维坐标表示出来,计算出多姿态人脸关键特征的三维信息.利用滤波器处理多姿态人脸的关键特征并对其进行提取,最后根据向量机的权值,对人脸关键特征的目标函数和特征中的噪声进行分析,计算人脸自动识别的条件概率和迭代次数,实现非限定条件下无约束多姿态人脸关键特征的自动识别.实验结果表明,所提算法能够对多姿态人脸关键特征进行自动识别,并且具有较高的识别率.

关键词：非限定条件、无约束多姿态、人脸关键特征、自动识别

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：863项目2012AA01A509;中国高校科技期刊研究会基金GBJXB1110

在线出版日期：2019-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：250-253