胡贵恒

（安徽工商职业学院 信息工程学院，安徽 合肥 231131）

随着人脸识别技术的发展，采用人脸动态识别方法进行人体生物特征分析，提高人脸图像的动态识别和特征分析能力。在人脸识别过程中，由于受到不同表情的影响，导致人脸图像的识别能力差，这就需要构建人脸图像局部细节信息识别模型。采用人脸图像局部细节信息识别和特征提取方法，进行人脸识别处理，可以提高人脸的动态特征提取和辨识能力，关于人脸图像局部细节信息识别的方法和研究受到人们的极大关注［1］。对人脸图像局部细节信息的识别，是建立在人脸特征提取基础上的。由于不同表情使得人脸特征分布具有差异性，导致人脸图像的成像干扰较大，特征分辨能力低，需要建立优化分割模型。结合图像分割和信息增强技术［2］，进行不同表情下的人脸识别，还需要进一步识别人脸图像的局部细节信息。因此，本文提出基于人工智能技术的人脸图像局部细节信息识别方法。提取不同表情下的人脸图像，通过多标签语义分割方法进行人脸图像的人工智能分析和特征融合聚类处理，实现人脸图像局部细节信息识别，并通过仿真测试分析，得出有效性结论。

1 不同表情下的人脸图像采样和特征提取

1.1 人脸图像采样

为了实现不同表情下人脸图像局部细节信息的识别：首先，构建不同表情下人脸图像的视觉采样模型；其次，采用模糊视觉信息提取方法，检测不同表情下的人脸图像的边缘轮廓；……