【摘 要】
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电力移动终端身份信息认证效果差，主要是因为当前的人脸识别过程过于依赖数据特征的完整性，为增强整体认证性能，提出一种基于GMM碰撞思维的电力移动终端人脸信息身份认证方法。获取电力移动终端人脸图像，图像预处理后对该图像实行肤色聚类和非线性色彩变换，以此完成人脸图像检测；基于检测结果，采用主成分分析法提取人脸图像特征，此刻不再简单地进行特征对比，而是将提取的少量特征输入到建立的GMM（Gaussian
【基金项目】
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国网新疆电力有限公司信息通信公司91650102 06208764XU；
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电力移动终端身份信息认证效果差，主要是因为当前的人脸识别过程过于依赖数据特征的完整性，为增强整体认证性能，提出一种基于GMM碰撞思维的电力移动终端人脸信息身份认证方法。获取电力移动终端人脸图像，图像预处理后对该图像实行肤色聚类和非线性色彩变换，以此完成人脸图像检测；基于检测结果，采用主成分分析法提取人脸图像特征，此刻不再简单地进行特征对比，而是将提取的少量特征输入到建立的GMM（Gaussian Mixed Model）分离器中进行匹配，匹配过程中运用特征碰撞思想。根据很少的特征匹配结果，匹配出更多准确特征，可获取最终人脸识别结果，降低大范围特征对比过程复杂程度，实现身份信息准确认证。实验结果表明：通过对该方法测试错误拒绝率、错误接收率测试和相等错误率测试，验证该方法的实用性强、认证精度高。
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