[发明专利]基于结构化误差编码的人脸遮挡检测方法

权利要求书

1.基于结构化误差编码的人脸遮挡检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将待检测人脸图像数据和训练样本数据拉伸为列向量；

步骤2：定义误差支撑，并初始化；

步骤3：在最小化CD误差准则下，由误差支撑，计算待检测人脸图像数据对由训练样本数据构成的字典的稀疏编码和重构误差；

步骤4：根据重构误差估计误差支撑；

步骤5：建立描述误差支撑的形态图，由形态图和重构误差，再次估计误差支撑；

步骤6：迭代步骤3-5，得到重构误差序列和误差支撑序列；

步骤7：选取最优误差支撑，并根据最优误差支撑获得待检测人脸图像中被遮挡像素点的集合。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤1中的将待检测的人脸图像和各训练样本拉伸为列向量是将m×n维的图像数据矩阵拉伸为M=m×n维的列向量。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述步骤2中的误差支撑为s∈{-1,1}^M，其中s_i=-1表示未被遮挡，s_i=1表示被遮挡；初始化误差支撑是将误差支撑初始化为s_i=-1（i＝1,…,M）。

4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤3中的由训练样本构成的字典是将每个拉伸处理后的训练样本，按列排放，构成字典。

5.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述步骤3中的CD误差用于度量任意两个相同维数的向量和之间的误差，定义为：CD(a_i,b_i)=1-exp(-|loga_i-logb_i|/σ)，其中，σ=θMΣi=1M(logai-logbi)2,]]>θ为经验常数。