【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种，涉及人脸检测、人脸匹配、模式识别、智能监控等领域，能直接判断监控视频中所检测到的人脸是否与多幅照片中的人脸匹配。
技术介绍
人脸匹配是当前模式识别和智能监控领域的一个热门话题，有着广泛的应用前景。人脸匹配的有效进行，能够提高监控系统中识别人物的速度和效率，为生产和生活等诸多方面带来极大的便利，尤其是在当前国际上恐怖事件频繁发生，国内还有一些不安定因素的环境下，人脸匹配对于公共场所的安全检查有着积极而深远的意义和影响。目前在人脸匹配方面已经提出了许多方法，从PCA(主成分分析法)到E(PC)2A(增强的标准特征脸扩展技术)，从基于整体的人脸匹配到基于局部的人脸匹配，再到整体和局部相混合的人脸匹配技术。但还存在若干局限，1)在许多人脸匹配的问题中，均需通过训练已知人脸来匹配未知人脸，而训练和匹配的过程中，存在着“维数灾难”(计算量随维数的增加而呈指数增长)的问题，它将直接导致匹配率的降低和时间复杂度的提高。2)并且现在的研究中，以单幅人脸训练样本居多的先决条件导致训练样本的严重不足，这也将导致匹配率的降低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一...
【技术保护点】
一种基于有限多幅人脸图像的人脸匹配方法，其特征在于采用双重主成分分析算法，以二维投影方法Ｅ（ＰＣ）↑［２］Ａ方法为主，以ＰＣＡ方法为辅，使用人脸主成分之间的相关性来检测人脸的匹配；具体操作步骤如下：（１）照片和视频数据的归一化：把用 ＲＧＢ形式的照片和视频帧数据转换成灰度图像，再把灰度值映射在０到１之间；（２）人脸在照片中的定位：从上到下计算照片中行与行之间的相关性，当相关性发生了突变，则表明探测到了头顶的边界；从左到右计算列与列之间的相关性，当相关性发生了突变 ，则表明探测到了人脸的左边界；从右到左计算列与列之间的相关性，当相关性发生了突变，则...
【技术特征摘要】
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