CN117690178A - 一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法与系统，该方法包括以下步骤：基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行人脸图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射。本发明使用卷积神经网络，如VGGNet模型提高图像处理中特征提取的准确性和效率，VGGNet模型捕捉图像的基本特征，如边缘、纹理和颜色，为更深入的分析提供基础，自编码器算法进行非线性特征学习，生成特征表示，如对象轮廓图和结构相似度，这些深层特征有助于提高准确度和鲁棒性，结合半监督学习和标签传播算法，有效实现自动图像标注，提供丰富语义信息，神经网络微调和遗传算法的应用优化性能，加快收敛速度并降低误差率。

Description

一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法与系统

技术领域

本发明涉及图像分析技术领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法与系统。

背景技术

随着计算机技术与人工智能技术的发展，人脸识别技术为准确、迅速地验证身份提供了极大的便利。比如，人脸识别常用的应用场景至少包括人脸识别解锁、人脸识别通行、人脸支付与人脸登录。

其中，基于计算机视觉的人脸图像识别方法利用算法和数学模型使计算机能够识别和处理图像中的物体、场景或特定特征。这种方法的主要目的是模仿人类视觉系统的功能，让计算机能够自动识别和分类图像中的内容。通过这种方法，达到快速、高效和自动化处理视觉数据的效果，例如在安全监控中自动识别可疑行为，或在医疗成像中辅助疾病诊断。为了实现人脸图像识别，这种方法通常依赖于深度学习，尤其是卷积神经网络。这些网络通过模拟人类大脑的工作方式，从大量的训练数据中学习和识别复杂的模式和特征。通过训练，这些网络能够识别不同类型的图像内容，实现有效的人脸图像识别。

传统人脸图像识别方法存在多项不足。传统方法通常依赖于浅层特征提取技术，如简单的边缘检测或颜色分析，这限制特征的丰富性和复杂度，从而影响识别的准确性。缺乏深度学习技术的应用，使得传统方法在处理复杂图像时的效果不佳，特别是在有噪声或变化多端的环境中。传统方法在自动标注方面能力有限，通常需要大量的手动干预，这不仅耗时耗力，而且引入人为错误。此外，传统方法在参数调整和优化方面也较为困难，往往需要专家知识和经验，这限制其在新应用或不同环境下的适应性。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法与系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，包括以下步骤：

S1：基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行人脸图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射；

S2：基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示；

S3：基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像；

S4：基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像识别任务进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络；

S5：基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络；

S6：基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征；

S7：基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果；

所述初步特征映射包括图像的边缘、纹理、颜色的基本特征信息，所述深层特征表示包括纹理特征、深度空间关系和特征层次聚类，所述自动标注图像包括场景分类标签、对象识别标签和属性识别标签，所述调整后的神经网络包括调整后的权重矩阵、激活函数选择和学习速率调整，所述优化参数网络包括调整的学习率、权重初始化策略和激活函数类型，所述注意力加权图像特征包括突出特征区域、细化空间关系和增强特征对比度，所述多模态数据融合结果包括图像-文本关联图、模态间相似度评分和综合特征映射。

作为本发明的进一步方案，基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射的步骤具体为：

S101：基于人脸图像数据，采用直方图均衡化和高斯滤波进行人脸图像预处理，改善人脸图像质量并降低噪声，生成预处理后的人脸图像；

S102：基于所述预处理后的人脸图像，应用VGGNet模型的卷积层和ReLU激活函数进行特征提取，生成初级特征图；

S103：基于所述初级特征图，采用最大池化算法降低特征维度，通过特征选择技术保留关键信息，生成池化后的特征图；

S104：基于所述池化后的特征图进行特征提取，采用特征融合技术进行数据整合，并利用激活函数进行非线性映射，生成初步特征映射。

作为本发明的进一步方案，基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示的步骤具体为：

S201：基于所述初步特征映射，采用堆叠自编码器，进行深度非线性特征学习，生成自编码特征；

S202：基于所述自编码特征，采用批量归一化算法进行特征标准化，并应用Dropout技术预防过拟合，生成优化自编码特征；

S203：基于所述优化自编码特征，采用反卷积神经网络算法，进行特征重构，并利用解码技术复原关键信息，生成重构特征图；

S204：基于所述重构特征图，进行特征提取，通过附加网络层提炼特征，生成深层特征表示。

作为本发明的进一步方案，基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像的步骤具体为：

S301：基于所述深层特征表示，运用K-均值聚类算法，对特征进行分组，生成特征聚类结果；

S302：基于所述特征聚类结果，应用标签传播算法，对未标注的样本进行自动标注，生成初步自动标注结果；

S303：基于所述初步自动标注结果，采用统计分析算法进行一致性检验，并应用机器学习校正方法，生成检验后的标注结果；

S304：基于所述检验后的标注结果，采用图像渲染算法进行视觉呈现，通过图像处理技术进行细节增强和优化，并执行自动化布局调整，生成自动标注图像。

作为本发明的进一步方案，基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络的步骤具体为：

S401：基于所述自动标注图像，采用决策树算法进行任务分析，并应用模式识别技术定位需求，生成任务需求分析报告；

S402：基于所述任务需求分析报告，运用梯度下降算法，对神经网络参数进行优化调整，生成初步优化的神经网络；

S403：基于所述初步优化的神经网络，采用自适应学习率调整算法，通过学习率调整和正则化策略，调试神经网络性能，生成微调后的神经网络；

S404：基于所述微调后的神经网络，综合利用性能测试和错误分析方法，进行网络调整和验证，生成调整后的神经网络。

作为本发明的进一步方案，基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络的步骤具体为：

S501：基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法的编码器，对神经网络参数进行编码、创建，并设置算法参数，生成初始种群；

S502：基于所述初始种群，运用适应度函数对每个个体进行性能评估，计算性能得分并进行个体选择，生成适应度评分；

S503：基于所述适应度评分，执行遗传操作，通过个体间的基因交叉和随机基因突变，生成更新参数；

S504：基于所述更新参数，重复进行性能评估和遗传操作，并进行包括交叉和变异的遗传操作迭代优化参数，生成优化参数网络。

作为本发明的进一步方案，基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征的步骤具体为：

S601：基于所述优化参数网络，采用Transformer网络中的自注意力机制算法，进行深度特征分析，并结合卷积操作对特征进行映射和处理，生成初步注意力特征；

S602：基于所述初步注意力特征，运用统计学中的加权平均算法和信息论中的加权和策略，对特征进行加权处理，生成加权特征表示；

S603：基于所述加权特征表示，采用数据融合技术，通过特征向量的线性叠加和多模态融合策略，将多个特征结合，生成聚合特征；

S604：基于所述聚合特征，应用基于深度学习的注意力加权机制，对聚合特征进行加权和优化，生成注意力加权图像特征。

作为本发明的进一步方案，基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果的步骤具体为：

S701：基于所述注意力加权图像特征，采用卷积神经网络处理图像特征，执行多模态特征提取，结合自然语言处理技术处理文本数据，生成多模态原始特征；

S702：基于所述多模态原始特征，应用特征对齐技术，通过尺度归一化和格式统一算法，调整特征尺度和格式，生成对齐的多模态特征；

S703：基于所述对齐的多模态特征，采用联合嵌入学习方法，通过深度学习的共享嵌入技术，整合图像和文本特征，构建共享特征空间，生成联合嵌入特征；

S704：基于所述联合嵌入特征，进行多模态融合和优化，采用混合模型融合策略，通过特征级联和加权平均技术，生成多模态数据融合结果。

基于计算机视觉的人脸图像识别系统，所述计算机视觉的人脸图像识别系统用于执行上述计算机视觉的人脸图像识别方法，所述系统包括特征提取模块、特征学习模块、自动标注模块、神经网络调整模块、性能优化模块、关联分析模块、多模态融合模块。

作为本发明的进一步方案，所述特征提取模块基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行人脸图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射；

所述特征学习模块基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示；

所述自动标注模块基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像；

所述神经网络调整模块基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像识别任务进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络；

所述性能优化模块基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络；

所述关联分析模块基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征；所述多模态融合模块基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，使用卷积神经网络，特别是VGGNet模型，提高特征提取的准确性和效率。这些深度学习模型捕捉到人脸图像的边缘、纹理、颜色等基本特征信息，为更深入的分析奠定基础。自编码器算法的应用能够进行更深层次的非线性特征学习，产生更为丰富和复杂的特征表示，如对象轮廓图和结构相似度分析。这些深层特征的提取有助于提高人脸识别的准确度和鲁棒性。通过半监督学习和标签传播算法的结合，系统有效地进行自动图像标注，为图像提供丰富的语义信息。此外，神经网络微调技术和遗传算法的应用，不仅提高网络的适应性，还优化算法性能，加快收敛速度并降低误差率。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图；

图2为本发明的S1细化流程图；

图3为本发明的S2细化流程图；

图4为本发明的S3细化流程图；

图5为本发明的S4细化流程图；

图6为本发明的S5细化流程图；

图7为本发明的S6细化流程图；

图8为本发明的S7细化流程图；

图9为本发明的系统结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1，本发明提供以下技术方案：基于计算机视觉的人脸图像识别方法，包括以下步骤：

S1：基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行人脸图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射；

S2：基于初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示；

S3：基于深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像；

S4：基于自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像识别任务进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络；

S5：基于调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络；

S6：基于优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征；

S7：基于注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果；

初步特征映射包括图像的边缘、纹理、颜色的基本特征信息，深层特征表示包括纹理特征、深度空间关系和特征层次聚类，自动标注图像包括场景分类标签、对象识别标签和属性识别标签，调整后的神经网络包括调整后的权重矩阵、激活函数选择和学习速率调整，优化参数网络包括调整的学习率、权重初始化策略和激活函数类型，注意力加权图像特征包括突出特征区域、细化空间关系和增强特征对比度，多模态数据融合结果包括图像-文本关联图、模态间相似度评分和综合特征映射。

在S1步骤中，通过使用VGGNet或ResNet模型的卷积神经网络算法，针对输入的人脸图像数据执行特征提取。具体操作是，将人脸图像数据转化为统一的格式，例如归一化的RGB像素值数组。卷积神经网络中的每个卷积层使用一系列可学习的滤波器对图像执行卷积操作，从而提取人脸图像的不同特征。例如，VGGNet模型包含多个卷积层，每个层使用不同尺寸的卷积核，捕获人脸图像的各种特征。在特征提取过程中，网络通过激活函数如ReLU增加非线性，通过池化层减小特征图的空间尺寸，并通过归一化层防止过拟合。通过这一系列操作，生成初步特征映射，这些映射包括了人脸图像的基本特征信息，如边缘、纹理、颜色等。这些特征映射为深度特征分析奠定了基础，为后续步骤提供了必要的原始特征数据。

在S2步骤中，基于S1中获得的初步特征映射，采用自编码器算法进行深层特征学习和非线性特征提取。自编码器是一种无监督学习模型，它通过一个编码器网络将输入数据（初步特征映射）转换为一个低维特征表示（编码），然后通过一个解码器网络尝试从这个低维表示重构输入数据。在训练过程中，自编码器通过最小化重构误差来学习输入数据的有效和紧凑的表示。这个过程使得自编码器能够学习到数据中更深层次的、非线性的特征。得到的深层特征表示包括纹理特征、深度空间关系和特征层次聚类等，这些特征对于理解和描述图像内容非常有价值，为后续的人脸图像处理任务提供了深层次的视觉信息。

在S3步骤中，基于S2中获得的深层特征表示，使用半监督学习方法中的标签传播算法，对人脸图像进行自动标注。标签传播算法是一种有效的半监督学习技术，它假设数据点之间的相似性可以用一个图来表示，其中节点代表数据点，边的权重反映了节点之间的相似性。在这个图模型上，算法通过已标注和未标注的数据点之间的关系，将标签信息从已标注的样本传播到未标注的样本。这个过程涉及构建相似度图，初始化标签，然后迭代更新未标注数据的标签直至收敛。通过这种方式，每个图像被自动赋予相应的标签，如场景分类标签、对象识别标签和属性识别标签。这种自动标注不仅提高了标注效率，而且增强了人脸图像数据的可用性，为进一步的人脸图像识别任务打下了基础。

在S4步骤中，基于S3中生成的自动标注图像，采用神经网络微调技术对目标人脸图像识别任务进行神经网络参数的调整，从而生成调整后的神经网络。这一步骤的核心是对已有神经网络模型进行优化，使其更适合特定的人脸图像识别任务。在微调过程中，首先选择一个与目标任务相似的预训练模型作为基础，这能够利用已有模型对人脸图像特征的一般性理解。然后，针对特定的任务需求，对网络的某些层进行参数调整，这可能包括修改层的数量、调整激活函数或改变学习率等。在调整参数的过程中，通常会固定网络的前几层（这些层捕获通用特征），而对靠近输出层的部分进行更多的调整，以适应新任务的特定特征。经过这样的微调，神经网络能更好地处理具体的人脸图像识别任务，例如提高对特定类型图像的分类精度。生成的调整后神经网络包括了调整后的权重矩阵、选择的激活函数和调整的学习速率，这些调整帮助网络更有效地学习特定任务的特征，提高识别性能。

在S5步骤中，基于S4中调整后的神经网络，采用遗传算法进行算法性能优化。遗传算法是一种启发式搜索算法，灵感来自于自然选择和遗传学的原理。在这个过程中，首先定义一个种群，种群中的每个个体代表神经网络的一组参数配置。这些参数包括网络层的权重、学习率和其他超参数。通过循环迭代和选择的过程，算法评估每个个体（参数配置）的适应度，适应度通常是基于识别任务的性能来衡量的。然后，通过遗传操作如交叉（结合两个个体的特征）和变异（随机改变个体的部分特征），产生新一代的个体。这个过程重复进行，直到找到最优的参数配置。最终生成的优化参数网络具有调整后的学习率、权重初始化策略和激活函数类型，这些优化后的参数使得网络在特定的图像识别任务上表现更好，提高了识别精度和效率。

在S6步骤中，基于S5中优化后的参数网络，采用自注意力机制分析人脸图像中对象间的关联性。自注意力机制是一种能够提高神经网络性能的技术，特别是在处理序列和人脸图像数据时。在这个过程中，网络不仅关注人脸图像的局部特征，还能学习到不同区域之间的依赖关系。具体来说，自注意力机制通过计算人脸图像不同区域间的相互关系，为每个区域分配一个注意力分数。这些分数表示一个区域对于整体任务的重要性。例如，在对象识别任务中，自注意力机制可能会更关注包含对象的区域，而非背景。这种机制通常通过一系列可学习的权重实现，这些权重在训练过程中不断优化。通过这种方法，网络生成的注意力加权图像特征能够更准确地捕捉到关键信息，强调重要的视觉元素，如突出的特征区域、细化的空间关系和增强的特征对比度。这种关注细节的能力不仅提高了人脸图像识别的精度，而且能够更好地理解人脸图像内容，为后续的处理步骤提供了更丰富的信息。

在S7步骤中，基于S6中得到的注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括人脸图像和文本的多模态数据。在这一步骤中，算法不仅处理单一模态的数据，而是将来自不同来源的数据（如图像和相关文本描述）结合起来，提供更全面的信息。多模态融合算法首先将不同模态的数据转换为统一的特征空间，这通常涉及到特征提取和特征转换。例如，人脸图像特征和文本特征被转换成相同维度的向量。接下来，算法通过一系列优化技术，如联合嵌入学习，找到最能表征这些不同模态数据共性的特征表示。这种融合过程使得模型能够理解人脸图像内容和相关文本之间的联系，生成图像-文本关联图、模态间相似度评分和综合特征映射。

在关于人脸识别的计算机视觉实施例中，首先在S1步骤使用VGGNet模型对256x256像素的人脸图像进行特征提取，通过多尺寸卷积核获得128x128x32的特征图，捕捉面部的基本特征如边缘和纹理。接着，在S2步骤中，通过自编码器将这些特征映射压缩成一个50维的向量，保持重构误差在0.02以下。S3步骤中，标签传播算法被用于自动标注人脸图像，提高标注准确率。然后，在S4步骤中，针对特定的人脸特征（如表情、发型），微调VGGNet模型，以提升准确率。S5步骤利用遗传算法优化神经网络，通过100个种群的15代迭代，以提升模型准确率。S6步骤应用自注意力机制，专注于图像中的关键面部区域，如眼睛和嘴巴，提高识别的精确度。最后，在S7步骤中，通过多模态融合算法结合图像特征和相关文本数据（如个人标签），进行联合嵌入学习，实现人脸图像内容与文本描述的有效整合，进一步提高人脸识别的准确性和效率。这个实施例全面展示了从原始图像到高精度人脸识别的完整过程，每个步骤均包含详细的数据项和模拟数值，展现了现代计算机视觉技术在人脸识别领域的高效应用。

请参阅图2，基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射的步骤具体为：

S101：基于人脸图像数据，采用直方图均衡化和高斯滤波进行人脸图像预处理，改善人脸图像质量并降低噪声，生成预处理后的人脸图像；

S102：基于预处理后的人脸图像，应用VGGNet模型的卷积层和ReLU激活函数进行特征提取，生成初级特征图；

S103：基于初级特征图，采用最大池化算法降低特征维度，通过特征选择技术保留关键信息，生成池化后的特征图；

S104：基于池化后的特征图进行特征提取，采用特征融合技术进行数据整合，并利用激活函数进行非线性映射，生成初步特征映射。

在S101步骤中，进行人脸图像预处理，这包括应用直方图均衡化和高斯滤波。直方图均衡化的目的是改善人脸图像的对比度，使人脸图像中的细节更加清晰可见。高斯滤波则用于降低人脸图像中的噪声，这在实际操作中尤为重要，因为噪声会干扰后续的特征提取和分析过程。这些预处理步骤共同作用于原始图像数据，生成质量更高、噪声更低的预处理后的人脸图像，为下一步的特征提取打下基础。

在S102步骤中，利用VGGNet模型的卷积层和ReLU激活函数对预处理后的人脸图像进行特征提取。VGGNet模型的卷积层通过在图像上滑动来提取局部特征，而ReLU激活函数则增加了网络的非线性，有助于捕获更复杂的特征。通过该步骤，从人脸图像中提取出初级特征图，包含了人脸图像的基本形状和纹理信息。

在S103步骤中，采用最大池化算法对初级特征图进行处理，以降低特征的维度。最大池化通过选取特征图中的最大值来降低分辨率，保留最重要的特征信息。通过特征选择技术，进一步筛选并保留关键信息，生成池化后的特征图。该步骤有助于减少计算量并防止过拟合，确保模型专注于最重要的特征。

在S104步骤中，基于池化后的特征图，应用卷积神经网络算法进行深度特征提取。特征融合技术被用于整合不同层级的数据，增强模型对于复杂特征的理解能力。通过激活函数进行非线性映射，增加模型的表达能力。该步骤的结果是生成初步的特征映射图，综合了图像的多层次信息，为后续的图像分析和识别任务提供了丰富的特征基础。

请参阅图3，基于初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示的步骤具体为：

S201：基于初步特征映射，采用堆叠自编码器，进行深度非线性特征学习，生成自编码特征；

S202：基于自编码特征，采用批量归一化算法进行特征标准化，并应用Dropout技术预防过拟合，生成优化自编码特征；

S203：基于优化自编码特征，采用反卷积神经网络算法，进行特征重构，并利用解码技术复原关键信息，生成重构特征图；

S204：基于重构特征图，进行特征提取，通过附加网络层提炼特征，生成深层特征表示。

在S201步骤中，通过应用堆叠自编码器对初步特征映射进行深度非线性特征学习，生成自编码特征。堆叠自编码器通过一系列自编码层逐层学习数据的高阶特征，每一层都在前一层基础上进一步抽象和提炼信息。这种层级学习方法能够捕捉更复杂和抽象的数据特征，为生成更深层次的特征表示提供基础。

在S202步骤中，自编码特征经过批量归一化算法进行标准化，以稳定学习过程并加速模型的收敛。引入Dropout技术预防过拟合，随机丢弃部分神经元，强制网络学习更加鲁棒的特征表示。该步骤通过优化网络结构，确保自编码特征在模型训练过程中的有效性和泛化能力。

在S203步骤中，采用反卷积神经网络算法对优化后的自编码特征进行特征重构，此过程通过解码技术复原关键信息，重建与原始数据相关联的高维特征。反卷积网络在此起到逆向映射的作用，将低维特征空间映射回高维空间，生成重构特征图。此步骤关键在于从压缩的特征中恢复出重要信息，为后续步骤提供更丰富的特征基础。

在S204步骤中，对重构特征图进行进一步的特征提取。通过附加网络层的方式，进一步提炼和精化特征，生成深层特征表示。这些附加网络层通过进一步的网络学习过程，确保捕获到的特征是对原始数据最具代表性和辨识度的，从而为人脸图像识别任务提供更加精确和深入的特征理解。

请参阅图4，基于深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像的步骤具体为：

S301：基于深层特征表示，运用K-均值聚类算法，对特征进行分组，生成特征聚类结果；

S302：基于特征聚类结果，应用标签传播算法，对未标注的样本进行自动标注，生成初步自动标注结果；

S303：基于初步自动标注结果，采用统计分析算法进行一致性检验，并应用机器学习校正方法，生成检验后的标注结果；

S304：基于检验后的标注结果，采用图像渲染算法进行视觉呈现，通过图像处理技术进行细节增强和优化，并执行自动化布局调整，生成自动标注图像。

在S301步骤中，通过运用K-均值聚类算法，对基于深层特征表示的图像数据进行分组。此算法通过计算特征点间的距离，将相似特征聚集在一起，形成不同的群组。这种聚类结果为接下来的自动标注奠定了基础，通过识别出的特征群组来推断图像内容的相似性和差异性。

在S302步骤中，应用标签传播算法对未标注的样本进行自动标注，此算法基于特征聚类结果，通过传播已标注样本的标签信息到未标注样本，实现对整个数据集的自动标注。此步骤关键在于如何有效地利用已有的标签信息，以实现对大量未标注数据的准确标注。

在S303步骤中，对初步自动标注结果进行一致性检验，确保标注结果的准确性和可靠性。步骤采用统计分析算法评估标注结果的一致性，并通过机器学习校正方法对不一致或不准确的标注进行修正。此环节确保标注结果具有高度的可信度，为后续应用提供准确的数据支持。

在S304步骤中，采用图像渲染算法对自动标注结果进行视觉呈现。通过图像处理技术进行细节增强和优化，使标注信息在图像上的展示更为清晰和准确。同时，执行自动化布局调整，以确保图像的视觉效果和标注内容的可读性。该步骤的目标是生成易于理解和分析的自动标注图像，为用户提供直观且信息丰富的视觉数据。

请参阅图5，基于自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络的步骤具体为：

S401：基于自动标注图像，采用决策树算法进行任务分析，并应用模式识别技术定位需求，生成任务需求分析报告；

S402：基于任务需求分析报告，运用梯度下降算法，对神经网络参数进行优化调整，生成初步优化的神经网络；

S403：基于初步优化的神经网络，采用自适应学习率调整算法，通过学习率调整和正则化策略，调试神经网络性能，生成微调后的神经网络；

S404：基于微调后的神经网络，综合利用性能测试和错误分析方法，进行网络调整和验证，生成调整后的神经网络。

在S401步骤中，基于自动标注图像，采用决策树算法对目标人脸图像识别任务进行详细分析，此分析包括应用模式识别技术定位人脸图像识别的具体需求，如特定物体识别或场景分析。通过这种方法，生成任务需求分析报告，明确神经网络需要优化的目标和方向，为后续的参数调整提供依据。

在S402步骤中，根据任务需求分析报告，运用梯度下降算法对神经网络的参数进行优化调整。梯度下降算法通过计算损失函数的梯度来指导网络参数的调整，旨在最小化误差，提高神经网络的识别准确性。该步骤生成初步优化的神经网络，提升了针对特定任务的性能。

在S403步骤中，对初步优化的神经网络采用自适应学习率调整算法，进一步微调网络性能。学习率的调整和正则化策略有助于提高网络训练的稳定性和效率，避免过拟合现象。该步骤通过精细调整，生成微调后的神经网络，使其更好地适应特定的人脸图像识别任务。

在S404步骤中，对微调后的神经网络进行综合性能测试和错误分析。这包括利用不同的数据集和场景对网络进行测试，分析和调整网络在各种条件下的表现。通过此系列的测试和验证，最终生成调整后的神经网络，确保其在实际应用中的高效性和准确性。该步骤是确保神经网络在实际应用场景中达到最优性能的关键环节。

请参阅图6，基于调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络的步骤具体为：

S501：基于调整后的神经网络，采用遗传算法的编码器，对神经网络参数进行编码、创建，并设置算法参数，生成初始种群；

S502：基于初始种群，运用适应度函数对每个个体进行性能评估，计算性能得分并进行个体选择，生成适应度评分；

S503：基于适应度评分，执行遗传操作，通过个体间的基因交叉和随机基因突变，生成更新参数；

S504：基于更新参数，重复进行性能评估和遗传操作，并进行包括交叉和变异的遗传操作迭代优化参数，生成优化参数网络。

在S501步骤中，基于调整后的神经网络，通过遗传算法的编码器对网络参数进行编码和创建，构建起算法的初始种群，此过程包括将神经网络的参数转换为遗传算法能够处理的形式，并设置遗传算法的相关参数（如种群大小、变异率等），从而为算法的执行奠定基础。生成的初始种群代表了不同的网络参数组合，准备进行后续的优化过程。

在S502步骤中，利用适应度函数对初始种群中的每个个体（即每一组网络参数）进行性能评估。这里的性能得分基于神经网络完成特定任务的效率和准确性，用于识别出表现最优的网络参数组合。根据这些性能得分，进行个体选择，即选择表现最好的网络参数进入下一轮的遗传操作，步骤生成适应度评分。

在S503步骤中，基于适应度评分，执行遗传操作。这包括个体间的基因交叉和随机基因突变，用于创建具有新特性的网络参数组合。基因交叉模仿生物遗传中的染色体交换，而基因突变则引入新的变异，以增加参数空间的多样性。这些更新的参数代表了神经网络的新解决方案。

在S504步骤中，重复进行性能评估和遗传操作，以此迭代优化网络参数。每一轮迭代都基于之前的学习成果，通过交叉和变异的方法，不断探索更优的网络参数组合。这个循环迭代过程持续进行，直到找到最优的网络参数，生成了优化参数网络。这个优化后的网络经过遗传算法的精细调整，能够在特定任务上表现更佳，展示出更高的性能和效率。

请参阅图7，基于优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征的步骤具体为：

S601：基于优化参数网络，采用Transformer网络中的自注意力机制算法，进行深度特征分析，并结合卷积操作对特征进行映射和处理，生成初步注意力特征；

S602：基于初步注意力特征，运用统计学中的加权平均算法和信息论中的加权和策略，对特征进行加权处理，生成加权特征表示；

S603：基于加权特征表示，采用数据融合技术，通过特征向量的线性叠加和多模态融合策略，将多个特征结合，生成聚合特征；

S604：基于聚合特征，应用基于深度学习的注意力加权机制，对聚合特征进行加权和优化，生成注意力加权图像特征。

在S601步骤中，通过基于优化参数网络，采用Transformer网络中的自注意力机制算法来进行深度特征分析。这个过程结合了卷积操作，对图像的特征进行映射和处理。自注意力机制能够计算图像中各个部分之间的关联性，突出重要特征，而卷积操作则进一步处理这些特征，生成初步的注意力特征。这种结合方式允许网络更有效地捕捉图像内部的复杂模式和关系。

在S602步骤中，基于初步的注意力特征，运用加权平均算法和信息论中的加权和策略对特征进行进一步的加权处理。步骤依据特征的重要性给予不同的权重，增强了模型对关键信息的关注，同时抑制了不那么重要的部分，从而生成更加精准和有针对性的加权特征表示。

在S603步骤中，通过数据融合技术对加权特征表示进行处理。这包括特征向量的线性叠加和多模态融合策略，将来自不同源的多个特征结合起来，形成聚合特征，此过程不仅提高了特征表达的维度和复杂性，也使得模型能够从多个角度分析和理解图像内容。

在S604步骤中，应用基于深度学习的注意力加权机制对聚合特征进行进一步的加权和优化。此机制通过深入分析聚合特征中的各个部分，确定对最终识别任务的贡献程度，并据此进行加权。这样生成的注意力加权图像特征在细节上更为精准，更好地指导后续的人脸图像识别和处理任务，提高整体模型的性能和效率。

请参阅图8，基于注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果的步骤具体为：

S701：基于注意力加权图像特征，采用卷积神经网络处理图像特征，执行多模态特征提取，结合自然语言处理技术处理文本数据，生成多模态原始特征；

S702：基于多模态原始特征，应用特征对齐技术，通过尺度归一化和格式统一算法，调整特征尺度和格式，生成对齐的多模态特征；

S703：基于对齐的多模态特征，采用联合嵌入学习方法，通过深度学习的共享嵌入技术，整合图像和文本特征，构建共享特征空间，生成联合嵌入特征；

S704：基于联合嵌入特征，进行多模态融合和优化，采用混合模型融合策略，通过特征级联和加权平均技术，生成多模态数据融合结果。

在S701步骤中，基于注意力加权图像特征，采用卷积神经网络处理图像特征，同时结合自然语言处理技术处理与人脸图像相关的文本数据。步骤执行多模态特征提取，将人脸图像的视觉信息和文本的语义信息结合起来，生成多模态原始特征。此过程确保了两种不同类型数据的特征都得到有效提取和表达。

在S702步骤中，基于多模态原始特征，应用特征对齐技术，包括尺度归一化和格式统一算法。这个步骤的目的是调整不同来源特征的尺度和格式，使其在后续处理中能够更好地融合。对齐后的多模态特征为后续的联合嵌入学习提供了一致性和兼容性的基础。

在S703步骤中，基于对齐的多模态特征，采用联合嵌入学习方法。此方法通过深度学习的共享嵌入技术，整合人脸图像和文本特征，构建一个共享的特征空间。联合嵌入特征允许模型在处理一种模态数据时，考虑另一种模态的信息，从而增强了模型对于整体内容的理解和表达。

在S704步骤中，进行多模态融合和优化，此过程采用混合模型融合策略，通过特征级联和加权平均技术，综合考虑不同特征的贡献和重要性，生成最终的多模态数据融合结果。这种融合结果不仅体现了视觉信息的丰富性，还融合了文本数据的语义深度，为后续的应用提供了更为全面和深入的数据分析基础。

请参阅图9，基于计算机视觉的人脸图像识别系统，计算机视觉的人脸图像识别系统用于执行上述计算机视觉的人脸图像识别方法，系统包括特征提取模块、特征学习模块、自动标注模块、神经网络调整模块、性能优化模块、关联分析模块以及多模态融合模块；

特征提取模块基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行人脸图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射；

特征学习模块基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示；

自动标注模块基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像；

神经网络调整模块基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像识别任务进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络；

性能优化模块基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络；

关联分析模块基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征；

多模态融合模块基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果。

特征提取模块利用高效的卷积神经网络实现精确的人脸图像预处理和特征提取，为深度特征学习奠定基础。特征学习模块通过堆叠式自编码器深入挖掘非线性和抽象特征，增强模型对细节的敏感度，提高识别准确性。自动标注模块结合图基标签传播和K-均值聚类算法，实现高效且准确的自动标注，减少人工标注需求。神经网络调整模块通过梯度下降和自适应学习率调整算法精细调整网络参数，提升特定任务的适应能力和准确率。性能优化模块运用遗传算法和适应度函数进行参数优化，提高整体识别效率和精度。多模态融合模块整合人脸图像与文本特征，丰富识别上下文，提高复杂场景下的识别深度和广度。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行人脸图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射；

基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示；

基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像；

基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像识别任务进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络；

基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络；

基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征；

基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果；

所述初步特征映射包括图像的边缘、纹理、颜色的基本特征信息，所述深层特征表示包括纹理特征、深度空间关系和特征层次聚类，所述自动标注图像包括场景分类标签、对象识别标签和属性识别标签，所述调整后的神经网络包括调整后的权重矩阵、激活函数选择和学习速率调整，所述优化参数网络包括调整的学习率、权重初始化策略和激活函数类型，所述注意力加权图像特征包括突出特征区域、细化空间关系和增强特征对比度，所述多模态数据融合结果包括图像-文本关联图、模态间相似度评分和综合特征映射。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射的步骤具体为：

基于人脸图像数据，采用直方图均衡化和高斯滤波进行人脸图像预处理，改善人脸图像质量并降低噪声，生成预处理后的人脸图像；

基于所述预处理后的人脸图像，应用VGGNet模型的卷积层和ReLU激活函数进行特征提取，生成初级特征图；

基于所述初级特征图，采用最大池化算法降低特征维度，通过特征选择技术保留关键信息，生成池化后的特征图；

基于所述池化后的特征图进行特征提取，采用特征融合技术进行数据整合，并利用激活函数进行非线性映射，生成初步特征映射。

3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示的步骤具体为：

基于所述初步特征映射，采用堆叠自编码器，进行深度非线性特征学习，生成自编码特征；

基于所述自编码特征，采用批量归一化算法进行特征标准化，并应用Dropout技术预防过拟合，生成优化自编码特征；

基于所述优化自编码特征，采用反卷积神经网络算法，进行特征重构，并利用解码技术复原关键信息，生成重构特征图；

基于所述重构特征图，进行特征提取，通过附加网络层提炼特征，生成深层特征表示。

4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像的步骤具体为：

基于所述深层特征表示，运用K-均值聚类算法，对特征进行分组，生成特征聚类结果；

基于所述特征聚类结果，应用标签传播算法，对未标注的样本进行自动标注，生成初步自动标注结果；

基于所述初步自动标注结果，采用统计分析算法进行一致性检验，并应用机器学习校正方法，生成检验后的标注结果；

基于所述检验后的标注结果，采用图像渲染算法进行视觉呈现，通过图像处理技术进行细节增强和优化，并执行自动化布局调整，生成自动标注图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络的步骤具体为：

基于所述自动标注图像，采用决策树算法进行任务分析，并应用模式识别技术定位需求，生成任务需求分析报告；

基于所述任务需求分析报告，运用梯度下降算法，对神经网络参数进行优化调整，生成初步优化的神经网络；

基于所述初步优化的神经网络，采用自适应学习率调整算法，通过学习率调整和正则化策略，调试神经网络性能，生成微调后的神经网络；

基于所述微调后的神经网络，综合利用性能测试和错误分析方法，进行网络调整和验证，生成调整后的神经网络。

6.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络的步骤具体为：

基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法的编码器，对神经网络参数进行编码、创建，并设置算法参数，生成初始种群；

基于所述初始种群，运用适应度函数对每个个体进行性能评估，计算性能得分并进行个体选择，生成适应度评分；

基于所述适应度评分，执行遗传操作，通过个体间的基因交叉和随机基因突变，生成更新参数；

基于所述更新参数，重复进行性能评估和遗传操作，并进行包括交叉和变异的遗传操作迭代优化参数，生成优化参数网络。

7.根据权利要求6所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征的步骤具体为：

基于所述优化参数网络，采用Transformer网络中的自注意力机制算法，进行深度特征分析，并结合卷积操作对特征进行映射和处理，生成初步注意力特征；

基于所述初步注意力特征，运用统计学中的加权平均算法和信息论中的加权和策略，对特征进行加权处理，生成加权特征表示；

基于所述加权特征表示，采用数据融合技术，通过特征向量的线性叠加和多模态融合策略，将多个特征结合，生成聚合特征；

基于所述聚合特征，应用基于深度学习的注意力加权机制，对聚合特征进行加权和优化，生成注意力加权图像特征。

8.根据权利要求7所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果的步骤具体为：

基于所述注意力加权图像特征，采用卷积神经网络处理图像特征，执行多模态特征提取，结合自然语言处理技术处理文本数据，生成多模态原始特征；

基于所述多模态原始特征，应用特征对齐技术，通过尺度归一化和格式统一算法，调整特征尺度和格式，生成对齐的多模态特征；

基于所述对齐的多模态特征，采用联合嵌入学习方法，通过深度学习的共享嵌入技术，整合图像和文本特征，构建共享特征空间，生成联合嵌入特征；

基于所述联合嵌入特征，进行多模态融合和优化，采用混合模型融合策略，通过特征级联和加权平均技术，生成多模态数据融合结果。

9.一种基于计算机视觉的人脸图像识别系统，其特征在于，执行权利要求1-8任一项所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，所述系统包括特征提取模块、特征学习模块、自动标注模块、神经网络调整模块、性能优化模块、关联分析模块、多模态融合模块；

所述特征提取模块基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行人脸图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射；

所述特征学习模块基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示；

所述自动标注模块基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像；

所述神经网络调整模块基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像识别任务进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络；

所述性能优化模块基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络；

所述关联分析模块基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征；

所述多模态融合模块基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果。