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摘要:
在移动式拍摄环境下进行人脸识别受到抖动以及环境等因素的影响,导致人脸识别的准确性不好.因此,文中提出一种基于人工神经网络学习的多姿态人脸图像识别算法.将空间邻域信息融入到多姿态人脸图像的幅度检测中,提取多姿态人脸图像的动态角点特征,把多姿态人脸图像结构纹理信息类比为一个全局运动RGB三维位平面随机场,进行多姿态人脸图像的亮点检测和信息融合.在不同的尺度下选用合适的特征配准函数来描述多姿态人脸图像的特征点,进行多姿态人脸图像的目标像素视差分析和关键特征检测,结合人工神经网络学习和特征配准方法实现图像稳像处理和自动识别.仿真结果表明,采用该方法进行多姿态人脸图像识别的特征点配准性能较好,识别精度较高.
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文献信息
篇名 基于神经网络学习的多姿态人脸图像识别算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 人脸识别 图像 人工神经网络 特征提取
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 57-61
页数 5页 分类号 TP391
字数 3539字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.11.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆兴华 广东工业大学华立学院 79 435 11.0 19.0
2 王凌丰 广东工业大学华立学院 1 0 0.0 0.0
3 曾世豪 广东工业大学华立学院 1 0 0.0 0.0
4 陈家坚 广东工业大学华立学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
人脸识别
图像
人工神经网络
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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