摘要
本发明提出了一种基于蚁群算法与OpenCV的人脸角度表情精准识别方法。通过模拟蚂蚁觅食行为，优化人脸识别模型的超参数，如学习率、卷积核大小和网络层数，以提高识别准确率。具体步骤包括：初始化蚁群，设定超参数的范围和蚁群规模；利用当前蚂蚁的位置调用人脸识别模型，计算适应度值（识别准确率）；根据适应度值更新信息素浓度，调整蚂蚁位置；重复上述过程，直到达到最大迭代次数或适应度值收敛。实验结果表明，在FER2013和AFLW2000数据集上，优化后的模型识别准确率分别提高了约5%，收敛速度提高了约30%，并在不同角度和表情的人脸图像上表现出更好的鲁棒性。本方法可广泛应用于安全监控、身份验证、情感分析和智能家居等领域，显著提升人脸识别系统的性能和效率。
