基于深度学习算法的人脸图像活体特征变换尺度提取

针对目前人脸图像的特征提取方法存在提取准确度低、效率低等问题,提出了基于深度学习算法的人脸图像活体特征变换尺度提取方法。先利用深度学习方法完成人脸图像的去噪处理;然后使用Gabor波滤器分解人脸信号,并将其输入到深层子空间模型完成特征变换尺度的提取;最后基于(粒子PSO群优化算法)完成人脸图像活体特征变换尺度提取。实验结果表明:提出人脸图像特征提取方法的准确度更高,识别速度更快,整体应用效果更好。