一种多尺度融合面部特征提取方法及系统

摘要

本发明提出一种多尺度融合面部特征提取方法，包括：对人脸图像样本进行多尺度划分；提取进行多尺度划分后的训练集样本中的样本图像的特征值；使用粗糙集理论进行特征值选择，获得样本特征值；根据所述样本特征值，使用支持向量机训练并实现多分类识别。本发明能够使得提取出的特征值更能够表征样本图片，减少外部环境对特征提取的影响，提高识别与鉴定的准确性，同时选取的特征值有更强的鉴别特征，以保证提取特征值的鲁棒性，提高识别效率。本发明所使用的提取方案简单快捷，使用较少的计算资源可以达到较高的精确度，可以很好的应用在图像识别、人机交互等领域。