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申请/专利权人：江西财经大学
摘要：本发明涉及人脸数据分析技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的人脸识别分析方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取待识别人脸图像数据集并进行人脸灰度化处理和人脸边界背景裁切，得到待识别人脸背景裁切图像数据集；对待识别人脸背景裁切图像数据集进行人脸识别特征表征分析和识别特征增强处理，得到人脸图像第一识别表征特征数据；对人脸图像第一识别表征特征数据进行三维特征虚拟空间转换和特征点云空间向量分析，得到人脸图像识别特征点云空间向量集；对人脸图像识别特征点云空间向量集进行特征向量距离度量计算和人脸数据表情识别，以得到人脸数据表情识别匹配结果。本发明能够实现对人脸表情数据的高效准确识别和分析。
主权项：1.一种基于人工智能的人脸识别分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取待识别人脸图像数据集，并对待识别人脸图像数据集进行人脸灰度化处理，以得到待识别人脸灰度图数据集；对待识别人脸灰度图数据集进行人脸边界背景裁切，得到待识别人脸背景裁切图像数据集；步骤S2：利用卷积神经网络对待识别人脸背景裁切图像数据集进行人脸识别特征表征分析，并引入空间金字塔池化以及注意力机制进行识别特征增强处理，得到人脸图像第一识别表征特征数据；步骤S3：对人脸图像第一识别表征特征数据进行三维特征虚拟空间转换，得到人脸图像识别特征三维虚拟空间；对人脸图像识别特征三维虚拟空间进行特征点云空间向量分析，得到人脸图像识别特征点云空间向量集；步骤S4：根据预设的人脸表情匹配数据库对人脸图像识别特征点云空间向量集进行特征向量距离度量计算，以得到各个人脸图像识别特征点云空间向量与每张人脸表情图像对应特征点云空间向量之间的向量空间距离度量值；基于各个人脸图像识别特征点云空间向量与每张人脸表情图像对应特征点云空间向量之间的向量空间距离度量值对人脸图像识别特征点云空间向量集相对应的待识别人脸数据进行人脸数据表情识别，以得到人脸数据表情识别匹配结果。
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百度查询： 江西财经大学 基于人工智能的人脸识别分析方法及系统
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