吴凌云

（河南艺术职业学院，河南 郑州 451464）

近些年来，人脸识别的要求得到了不断的提升，需要对非限制场景下实现人脸识别，由于其光照、姿势以及表情等多个因素的影响，因此需要提升非限制场景下的人脸识别。针对于此种现象，出现了一种人脸近似对称性预处理的人脸识别方式，根据其人脸左右的近似对称，在梯度下降迭代算法的情况下，实现对半张脸的对称恢复，提升识别率。

1 基于分块的有遮挡人脸识别算法

在本文当中的人脸识别算法当中，对一张人脸的图像进行切割，在切割当中分为四个区域，分别为左眼、右眼、鼻子和嘴巴这四个区域，在对每一个区域的分析当中需要对各自区域所包含的特点进行分析和判断，如果出现了残缺或者遮挡的部分，可根据其区域特点来进行融合，实现对整体人脸的得出。在分析的过程当中可以利用到二分类器，来对遮挡区域的特点进行分析和汇总。在本文当中主要的算法提取可以分为几个步骤，预处理、人脸分块、特征提取、遮挡判别、特征融合和相似度匹配[1]。

首先，在预处理当中，包含了人脸检测、人脸特征点定位、几何归一化、光照归一化以及数据集扩展。本文当中利用一种由粗到精的自编码网络定位人脸特征点，在人脸特征点定位的结果上实现几何的归一化处理，利用直方图的方式来对人脸的图像光照进行均衡化的归一。（图1）

图1 特征点定位图

其次，对于人脸的分块本文……