基于Attention U-net模型和归一化相关系数匹配识别脸谱特征的方法

摘要

本发明公开一种基于Attention U‑net模型和归一化相关系数匹配识别脸谱特征的方法，首先对秦腔脸谱进行重新设置尺寸，然后在U‑net模型每个跳跃连接的末端中加入Attention Gate，对提取的特征实现注意力机制，使其可以选择聚焦位置，其次对Attention U‑net模型生成的脸谱图像进行裁剪，成为模板图像；最后通过改进的归一化相关系数匹配方法，对输入的目标脸谱图像进行模板匹配，找到与目标图像相似度最高的模板图像并输出该模板图像代表的脸谱特征，通过脸谱特征推断该脸谱所代表的人物性格；解决了秦腔脸谱特征识别的问题，并且改进了归一化相关系数匹配的精确度、大大提升了运算速度。