一种基于人脸识别的模型切换算法制造技术

本发明专利技术实施例公开了一种基于人脸识别的交换算法，包括如下步骤：S1、对人脸空间进行图像分部特征的构造，并进行识别检测；S2、人脸识别检测完成后，对局部特征进行切换和选取，并对局部特征进行统计；S3、将人脸特征数据进行切换，根据人脸特征数据进行人脸模型的塑造；S4、提取局部特征进行针对性计算，并对数据进行比对；S5、对比完成后对于数据模型进行切换，然后进行输出。本发明专利技术实施例提供一种基于人脸识别的模型切换算法，以解决现有技术中由于人脸识别的模型切换算法对于切换的算法不够准确，对于局部特征的切换不够明显，进而无法形成明显与正确的人脸识别切换的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸识别的模型切换算法
本专利技术实施例涉及人脸识别
，具体涉及一种基于人脸识别的模型切换算法。
技术介绍
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化但是目前市场上的人脸识别的模型切换算法对于切换的算法不够准确，造成局部特征的切换不够明显，从而无法形成明显与正确的进行人脸识别切换。
技术实现思路
为此，本专利技术实施例提供一种基于人脸识别的模型切换算法，以解决现有技术中由于人脸识别的模型切换算法对于切换的算法不够准确，对于局部特征的切换不够明显，进而无法形成明显与正确的人脸识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人脸识别的交换算法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、对人脸空间进行图像分部特征的构造，并进行识别检测；/nS2、人脸识别检测完成后，对局部特征进行切换和选取，并对局部特征进行统计；/nS3、将人脸特征数据进行切换，根据人脸特征数据进行人脸模型的塑造；/nS4、提取局部特征进行针对性计算，并对数据进行比对；/nS5、对比完成后对于数据模型进行切换，然后进行输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的交换算法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、对人脸空间进行图像分部特征的构造，并进行识别检测；
S2、人脸识别检测完成后，对局部特征进行切换和选取，并对局部特征进行统计；
S3、将人脸特征数据进行切换，根据人脸特征数据进行人脸模型的塑造；
S4、提取局部特征进行针对性计算，并对数据进行比对；
S5、对比完成后对于数据模型进行切换，然后进行输出。


2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的交换算法，其特征在于：在步骤S1中，人脸检测的方法包括参考模办法、人脸规则法、样品学习法、肤色模型法和/或特征子脸法，同时采用摄像头进行图像的识别和采集。


3.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别的交换算法，其特征在于：所述参考模板法先设计数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；所述人脸规则法提取脸部特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；所述样品学习法采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；所述肤色模型法依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；所述特征子脸法将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。


4.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的交换算法，其特征在于：在步骤S2中，提取眼睛、面颊和下颚构成局部特征，根据面轮廓曲线确定若干显著点，提取这些显著点并导出一组用于识别的特征度量，正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图采用几何特征进行正面人脸识别，通过提取眼睛、面颊、下颌重要特征点的位置的几何形状作为分类特征，设计一个参数可调的器官模型，定义一个能量函数，通过调整模...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁培江，宋博，史震云，李建民，
申请(专利权)人：北京深醒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11