非限定条件下无约束的多姿态人脸关键特征自动识别算法

多姿态人脸关键特征的自动识别,对处理人脸数据库中的图像具有重要意义。为了保证人脸关键特征被准确识别,需要对人脸关键特征进行提取。传统算法对多姿态人脸关键特征进行自动识别时有效性差、识别率低、效率低。为此,文中提出了一种基于向量机的多姿态人脸关键特征自动识别算法,利用相机的焦距将人脸关键特征图像的三维坐标表示出来,计算出多姿态人脸关键特征的三维信息。利用滤波器处理多姿态人脸的关键特征并对其进行提取,最后根据向量机的权值,对人脸关键特征的目标函数和特征中的噪声进行分析,计算人脸自动识别的条件概率和迭代次数,实现非限定条件下无约束多姿态人脸关键特征的自动识别。实验结果表明,所提算法能够对多姿态人脸关键特征进行自动识别,并且具有较高的识别率。