"基于神经网络学习的多姿态人脸图像识别算法"
基于神经网络学习的多姿态人脸图像识别算法是指通过人工神经网络学习来识别多姿态人脸图像的一种方法。这种方法可以在移动式拍摄环境下，克服抖动、环境等因素的影响，提高人脸识别的准确性。
该算法的主要步骤包括：
1. 空间邻域信息融入：将空间邻域信息融入到多姿态人脸图像的幅度检测中，提取多姿态人脸图像的动态角点特征。
2. 多姿态人脸图像结构纹理信息类比：把多姿态人脸图像结构纹理信息类比为一个全局运动RGB三维位平面随机场。
3. 亮点检测和信息融合：进行多姿态人脸图像的亮点检测和信息融合。
4. 特征配准：在不同的尺度下选用合适的特征配准函数来描述多姿态人脸图像的特征点。
5. 目标像素视差分析和关键特征检测：进行多姿态人脸图像的目标像素视差分析和关键特征检测。
6. 图像稳像处理和自动识别：结合人工神经网络学习和特征配准方法实现图像稳像处理和自动识别。
这种算法的优点是可以克服移动式拍摄环境下的抖动和环境影响，提高人脸识别的准确性。仿真结果表明，该方法可以获得较高的识别精度。
人工神经网络学习是该算法的核心部分，它可以学习和识别多姿态人脸图像的特征，实现 автоматическое recognition。该算法也可以应用于其他图像识别领域，如物体识别、场景识别等。
基于神经网络学习的多姿态人脸图像识别算法是一种高效准确的识别算法，具有广泛的应用前景。
知识点：
1. 人脸识别：人脸识别是指通过计算机视觉和机器学习技术来识别和验证人脸图像的一种技术。
2. 神经网络学习：神经网络学习是指通过神经网络来学习和识别图像特征的一种技术。
3. 多姿态人脸图像：多姿态人脸图像是指在不同角度、光照和表情下的人脸图像。
4. 空间邻域信息融入：空间邻域信息融入是指将空间邻域信息融入到图像处理中的技术。
5. 特征配准：特征配准是指将图像特征与参考特征进行匹配和识别的一种技术。
6. 图像稳像处理：图像稳像处理是指通过图像处理技术来提高图像质量和稳定性的技术。
标签：人脸识别、图像、人工神经网络、特征提取
