一种基于改进密度峰值聚类的人脸识别方法、装置及系统

本发明属于人脸图像处理领域，具体涉及一种基于改进密度峰值聚类的人脸识别方法、装置及系统。所述方法具体包括：获取人脸图像数据集；计算距离矩阵和k近邻密度；计算支持点数量和相对距离；计算局部密度；基于相对距离和局部密度构建人脸图像数据集的决策图，并选取相对距离和局部密度乘积较大的前若干个人脸特征向量点作为聚类中心；将大于平均协同相似性的未分配样本分配到相应类簇；将近邻信息矩阵的最大值及对应的未分配样本分配到相应类簇；将所有未分配样本加入到相应类簇后，得到原始人脸图像数据集的最终识别结果。本发明能够在存在密度差异的数据集中准确地识别不同人脸的聚类中心，且能够处理任意形状的类簇。避免了人脸图像聚类中一个错误分配的人脸图像影响其周围相似特征人脸图像的分配，提高人脸识别的准确度。