基于距离限定优化的多姿态人脸图像智能识别

• 作者: 杨小琴 朱玉全
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 信息仿真
• 页码范围: 200-203,282
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2022.01.043

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.