[发明专利]基于拓扑保持的解析型字典学习模型的人脸识别方法有效
| 申请号： | 201510574237.5 | 申请日： | 2015-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN106991355B | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 赫然;谭铁牛;孙哲南;郭君;曹冬 | 申请（专利权）人： | 天津中科智能识别产业技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/68 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 张义 |
| 地址： | 300457 天津市滨海新区天津经济技*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于拓扑保持的解析型字典学习模型的人脸识别方法，包括：首先对训练集和测试集样本进行预处理，对训练集和测试集样本进行映射，每张图像都得到一个对应的随机脸特征列向量；优化学习得到解析型字典Ω：获得训练集和测试样本的编码系数：将测试样本的编码系数、训练集的编码系数及其对应的类别标签信息一起输入分类器，得到最终分类结果。本发明针对后两个环节，尤其是第3个环节的分类模型，进行了有益创新。本发明提出一种基于拓扑保持的解析型字典学习模型的人脸识别方法，将人脸特征的结构信息与判决信息放在一个统一的解析型字典学习框架下学习，使得最终的人脸识别准确率与运行速度均得到明显提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 拓扑 保持 解析 字典 学习 模型 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于拓扑保持的解析型字典学习模型的人脸识别方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1，为了方便操作，首先对训练集和测试集样本进行预处理，中心裁剪得到w×h的像素部分，然后用随机矩阵对训练集和测试集样本进行映射，每张图像都得到一个对应的随机脸特征列向量；步骤S2，优化学习得到解析型字典Ω：按照提出的拓扑保持的解析型字典学习模型对训练集数据建模，通过两步交替迭代的优化方式最小化目标函数，学习解析型字典Ω和编码系数X；步骤S3，获得训练集和测试样本的编码系数：用训练好的解析型字典Ω根据x＝Ωy对训练集和测试样本同时进行编码；步骤S4，将测试样本的编码系数、训练集的编码系数及其对应的类别标签信息一起输入分类器，得到最终分类结果。
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