[发明专利]一种多通道脉冲耦合神经网络的加权特征人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种多通道脉冲耦合神经网络的加权特征人脸识别方法，包括：步骤1：获取原始人脸彩色图像；步骤2：把原始人脸彩色图像从RGB色彩空间转换到HSI色彩空间，得到转换人脸图像；步骤3：分别提取转换人脸图像的色调H、饱和度S、亮度I三通道数据；步骤4：运用PCNN技术对转换人脸图像的H、S、I三通道数据进行迭代点火处理，生成三通道脉冲点火比序列；步骤5：把三通道脉冲点火比序列进行加权处理，然后把加权后的数列连接在一起，形成转换人脸图像的整体脉冲点火比特征序列谱；步骤6：利用转换人脸图像的整体脉冲点火比序列谱与模板库中的人脸样本序列谱进行相关度匹配，识别出正确的人脸图像；本发明大大提高了人脸图像的识别率。

主权项

一种多通道脉冲耦合神经网络的加权特征人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取原始人脸彩色图像；步骤2：把所述的原始人脸彩色图像从RGB色彩空间转换到HSI色彩空间，得到转换人脸图像；步骤3：分别提取所述的转换人脸图像的色调H、饱和度S、亮度I三通道数据；步骤4：运用脉冲耦合神经网络PCNN技术对所述的转换人脸图像的H、S、I三通道数据进行迭代点火处理，生成三通道脉冲点火比序列；步骤5：把所述的三通道脉冲点火比序列进行加权处理，然后把加权后的数列连接在一起，形成所述的转换人脸图像的整体脉冲点火比特征序列谱；步骤6：利用所述的转换人脸图像的整体脉冲点火比序列谱与人脸特征模板库中的人脸样本序列谱进行相关度匹配，识别出正确的人脸图像，所述的人脸特征模板库是预先经过所述的步骤1至5对普通大众进行人脸特征采集汇总而得到的模板库。