[发明专利]基于softmax的人脸识别方法

权利要求书

1.基于softmax的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、选取N个人的若干人脸图像作为测试样本，提取其高维人脸特征，创建高维矩阵，N为正整数；

步骤2、采用softmax算法，对得到的高维矩阵训练对应的特征投影矩阵，对其降维；

步骤3、人脸识别时，分别对待测试人脸图像及测试样本利用特征投影矩阵进行投影；

步骤4、将得到的待测试人脸图像的投影与测试样本的投影采用距离判别法进行判别，得到人脸识别结果。

2.如权利要求1所述的基于softmax的人脸识别方法，其特征在于，步骤1中，所述提取高维人脸特征的方式为通过high-LBP算法或深度学习算法进行高维人脸特征的提取。

3.如权利要求1所述的基于softmax的人脸识别方法，其特征在于，步骤1中，所述选取N个人的若干人脸图像作为测试样本，提取其高维人脸特征，创建高维矩阵是指：选取N个人的总共M个人脸图像作为测试样本，提取其高维人脸特征，设提取的特征维数为P，则所创建的高维矩阵为M×P，M为正整数，P为正整数。

4.如权利要求3所述的基于softmax的人脸识别方法，其特征在于，步骤2中，所述采用softmax算法，对得到的高维矩阵训练对应的特征投影矩阵，对其降维的方法为：采用softmax算法对高维矩阵M×P进行处理，得到N×P的特征投影矩阵。

5.如权利要求1所述的基于softmax的人脸识别方法，其特征在于，步骤4中，所述距离判别法为欧式距离判别法。

6.如权利要求1或2或3或4或5所述的基于softmax的人脸识别方法，其特征在于，步骤1中，在提取高维人脸特征之前，还对测试样本中的所有人脸图像进行预处理；

步骤3之前，还对待测试人脸图像进行预处理。

7.如权利要求6所述的基于softmax的人脸识别方法，其特征在于，所述预处理包括修改图像大小、对图像进行矫正及光照预处理。