【摘 要】
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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
【机 构】
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南京工业大学浦江学院,江苏 南京211134;江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏 镇江212013
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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.
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