基于整体特征差异度参数的人脸相似度检测

通过加入差异度参数优化了PAC,IDA,LBP等算法,采用汉明距离选取特征,并对样本进行分析,得出类内矩阵和类间矩阵,利用算法把一个人的两个图像向量的差降维,取二范数来加以区分并计算正确率,然后淘汰正确率低的差距参数,从而得到更高的正确率。主要步骤是：以二进制方式将图片以多阶灰度图表示,然后进行像素点运算,统计有效像素点,运用优化的算法,得出相似指数并分析出判定是否为不同时期同一人。提出的方法对一个人在理想状态下不同时期的两张照片的相似度高达95%以上,即对人脸相似度检测具有显著效果。