[发明专利]一种基于分合算法的人脸识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及人脸识别的领域，尤其是一种基于分合算法的人脸识别方法。

背景技术

在日常生活中，我们主要根据脸来识别一个人。交谈中，我们往往看着对方的脸，尤其是眼睛。脸上的表情也是进行交谈的一个重要部分。所以，人脸在人与人的交流过程中起着极其重要的作用。这就决定了在现代社会中，使用计算机自动进行人脸的定位和识别工作有着重要的意义。其应用领域包括很多方面，比如身份鉴别，保安系统，人机交互界面等等。

人脸识别系统虽然有诱人的应用前景，但是在现实中却还没有开始大规模的使用。其主要原因之一就是用计算机自动进行人脸的定位和识别十分困难，目前的识别效果（正确率，速度）不如其他的生物识别技术，如指纹识别，视网膜识别等等。人们在日常生活中就进行了大量的人脸定位和识别工作，当然全部是由人的视觉系统和大脑“自动”进行的。目前还不清楚人的视觉系统和大脑的工作原理，因此这项人可以轻而易举完成的任务，对于目前还只会死板地执行程序指令的计算机来说却是极端困难。困难主要存在于两个方面：

人脸的图像数据具有高度的随机性。光照条件，脸的偏向，表情，发型，胡子，化妆，衣饰（眼镜，帽子）等等略有变化，就可以给识别系统带来巨大的困难。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：为了克服上述中存在的问题，提供一种基于的分合算法的人脸识别方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于的分合算法的人脸识别方法，具体步骤如下：a.分割算法：（1）把金字塔数据结构中起始某个中间层的数据块编码全部压入工作堆栈RgStack；（2）从RgStack弹出一个数据块编码Code；（3）反复执行2，直至堆栈RgStack空；

b.合并算法：（1）把中间层里所有均匀的数据块的编码存入工作队列RgA；（2）从RgA出队一个编码Code；（3）反复执行2，直至队RgA空；

c.相邻归并算法：（1）从RgCode中弹出一个编码，压入工作堆栈RgStack；（2）从RgStack中弹出一个编码Code，将它入队到RgA；（3）反复执行2，直至栈RgStack空；（4）反复执行1-2-3，直至栈RgCode空

本发明的有益效果是，本发明的一种基于的分合算法的人脸识别方法，采用此种识别方法，能够有效地提高了执行效率，达到快速识别的目的。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的金字塔数据结构示意图；

图2是本发明的数据块编码规则的示意图；

图3是本发明的2:2对角和2:2同侧分布的示意图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。