基于双向动态分组的多目标特征选择的人脸识别分类方法

摘要

本发明公开了一种基于双向动态分组的多目标特征选择的人脸识别分类方法，在获取待识别分类的人脸图像后，对其进行预处理；在预处理后对颜色特征、形状特征、纹理特征和灰度特征进行提取，并基于双向动态分组多目标算法对提取到的特征进行特征选择；将选择后的特征组合输入到分类器中，然后对需要进行识别分类的人脸图像使用K近邻分类技术得到未知人脸的标签，并将此标签作为最终结果；最后输出待识别分类的人脸图像的分类结果。本发明的人脸识别分类的准确度高，人脸分类鲁棒性强且图像分类速度快；选取出真正相关的特征，能够进一步简化模型，易于从业人员操作；也能剔除不相关特征，可以进一步缩短模型训练时间，提升其实际应用价值。