一种基于智能安防机器人非受限条件下的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于智能安防机器人非受限条件下的人脸识别方法，首先，利用HOG特征对图像进行人脸检测，然后提取人脸区域图像用于后续处理；然后，利用CNN卷积神经网络训练一个对清晰图像和模糊图像进行二分类的分类器，之后再对分类出来的模糊图像进行去模糊处理，清晰图像则跳过这一步骤；接着，再利用Lucy‑Richardson算法对运动图像帧序列进行去模糊处理；再使用SRCNN图像超分辨算法将图像归一化到同一大小尺度；再将经过以上步骤处理的图像输入到训练好的CNN卷积神经网络中提取特征向量；最后，通过SVM对提取出的特征向量进行分类，从而实现人脸识别。本发明具有有效地提高智能安防机器人在巡逻过程中识别人脸的效率和精度的优点。