[发明专利]一种基于动态贝叶斯的人脸识别身份认证方法在审
| 申请号： | 201910710960.X | 申请日： | 2019-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN110555386A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 黄玮;薛少聪;王劲松;田永生 | 申请（专利权）人： | 天津理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 12002 天津佳盟知识产权代理有限公司 | 代理人： | 林玉慧 |
| 地址： | 300384 天津市西青*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于动态贝叶斯的人脸识别身份认证方法,该方法包括：首先，摄像头实时捕获与跟踪目标人脸，并采用直方图均衡对捕获的人脸图像进行预处理；然后提取预处理后的人脸图像数据并采用主成分分析(PCA)降维；最后使用动态贝叶斯分类算法对检测目标分类，输出最终的识别结果。该方法能够快速提取人脸特征值，且减少光照对于人脸图像的影响。采用PCA算法不仅对高维数据进行降维，还去除了噪声。此外由于传统贝叶斯分类算法假设属性之间是独立的，导致其在复杂的网络结构时分类准确率低，而本文采用的动态贝叶斯分类算法能够通过迭代过程中的交叉和变异，确定最佳贝叶斯网络结构，使得整体的识别精度能有显著提升。 | ||
| 搜索关键词： | 贝叶斯分类算法 人脸图像 网络结构 贝叶斯 降维 人脸 预处理 人脸图像数据 分类准确率 提取预处理 直方图均衡 主成分分析 摄像头 迭代过程 高维数据 跟踪目标 快速提取 目标分类 人脸识别 身份认证 实时捕获 算法 捕获 噪声 光照 输出 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于动态贝叶斯的人脸识别身份认证方法，其特征在于，包括以下步骤：/n第1步、摄像头实时捕获与追踪目标人脸并对图像进行灰度化处理，得到灰度化的图像序列；/n第2步、将灰度化的人脸图像进行直方图均衡处理；/n第3步、提取均衡处理后的人脸图像像素点数据并采用PCA降维，提取人脸图像特征值，构建人脸特征数据库；/n第4步、利用动态贝叶斯分类算法训练并识别；/n第5步、输出识别结果。/n
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