[发明专利]基于集成学习的混合融合人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于集成学习的混合融合人脸识别方法，包括以下步骤：1.)输入待鉴定身份的人脸图像；2.)基于ART2人脸识别方法的鉴定，如果ART2网络系统有识别结果返回，则接收识别结果，鉴定成功；否则进入下一步骤；3.)基于特征脸识别方法的鉴定，设该方法的阈值为S，用该方法对人脸图像进行鉴定的得分为s，如果s＞S，则接收识别结果，鉴定成功；否则，进入后续的融合鉴定步骤；4.)融合鉴定，利用这两种单一的识别方法分别给出的相似度排序，对其识别结果进行比较，如果排序中的第一个相同，则接收识别结果，鉴定成功；否则，鉴定失败。本发明采用集成学习的思想，将ART2人脸识别方法和特征脸识别方法进行融合互补，克服了单一的人脸识别方法所存在的局限性，提高了整体识别性能。

主权项

基于集成学习的混合融合人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1.）输入待鉴定身份的人脸图像；2.）基于ART2人脸识别方法的鉴定，如果ART2网络系统有识别结果返回，则接收识别结果，鉴定成功；否则，进入下一步骤进行鉴定；本步骤中，基于ART2人脸识别方法中的ART2网络系统包括注意子系统和定向子系统；所述注意子系统用于对输入的表示人脸图像的向量x进行处理，完成竞争选择及相似度的比较，所述人脸图像模式为局部二值模式，即LBP；所述定向子系统用于检查相似度是否达到了识别判定标准并做出相应动作，如果达到相似度要求则发生共振，否则发生重置；所述注意子系统分为F1比较层和F2识别层，所述F1比较层用于对输入的表示人脸特征的向量x进行去噪、归一化预处理，之后经上行滤波通道进入F2识别层进行竞争,在F2识别层选出并激活其存贮原型与输入模式最相似的节点，被选中的节点经下行反馈通道将通道中存贮的模式原型送入定向子系统进行相似度的警戒测试，定向子系统执行比较和重置两个功能：预先设定一个警戒参数,比较输入的中层模式与包含模板原型信息的反馈模式之间的相似程度是否高于该警戒参数，如果是，则进入共振状态,输出最终识别结果，鉴定成功；否则，发出重置波屏蔽当前被激活的节点；所述ART2网络系统还包括一个存储结构，该存储结构不仅用于输出最终识别结果，还按照相似度从高到低的排序来存储已经注册的模式标记，为融合步骤提供帮助；3.）基于特征脸识别方法的鉴定，设定特征脸识别方法的阈值为S，用特征脸识别方法对人脸图像进行鉴定，得分为s，如果s>S,则接收识别结果，鉴定成功；否则，进入后续的融合步骤进行鉴定；4.）融合鉴定步骤，利用ART2人脸识别方法和特征脸识别方法分别给出的相似度的排序，对这两种识别方法的识别结果进行比较，如果排序中的第一个相同，则接收识别结果，鉴定成功；否则，鉴定失败。