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在現(xiàn)代社會(huì)，人臉目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在各大領(lǐng)域應(yīng)用得越來越廣泛;同時(shí)，社會(huì)治安環(huán)境和國(guó)際安全問題也愈發(fā)嚴(yán)峻，人臉目標(biāo)識(shí)別面臨著越來越嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在復(fù)雜環(huán)境下，檢測(cè)目標(biāo)和背景場(chǎng)景都是復(fù)雜且動(dòng)態(tài)變化的，傳統(tǒng)的人臉目標(biāo)識(shí)別技術(shù)已無法滿足日益增長(zhǎng)的需求。對(duì)此，文中通過聚類分析方法對(duì)傳統(tǒng)SIFI（ Scale invariant feature transform）算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，利用聚類分析的原理將對(duì)象特征點(diǎn)進(jìn)行歸類，使得聚類結(jié)果更加符合設(shè)定閾值，從而提高匹配效率。為了驗(yàn)證優(yōu)化改進(jìn)后算法的匹配效果，將改進(jìn)后的算法和傳統(tǒng)SIFT算法進(jìn)行對(duì)比檢測(cè)分析。結(jié)果表明，改進(jìn)后的SIFT算法能夠消除無關(guān)書籍的千擾，實(shí)現(xiàn)圖像匹配點(diǎn)的完整連接。為了驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性，基于幾饣常用庫(kù)將其與常用算法進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果顯示聚類SIFT算法在 CASPEAI-R1，CFP， Multi-pie方面都要優(yōu)于其他算法，具有更好的應(yīng)用效果和適用性。
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