[发明专利]一种基于联合表示分类的集体人脸识别方法有效
| 申请号： | 201610113642.1 | 申请日： | 2016-02-29 |
| 公开（公告）号： | CN105760845B | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 王丽平;罗爱文;陈松灿 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔;徐晓鹭 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于联合表示分类的人脸集识别方法，主要解决传统方法不能考虑样本间的相关关系及每次只能编码和识别一张人脸图像的问题；其具体步骤为：(1)预处理训练和测试人脸图像集；(2)给定参数及变量初始化；(3)求解模型极小化问题获得编码矩阵；(4)计算表示误差并分类测试人脸集；本发明考虑了不同样本之间的相关性，将传统人脸表示的向量编码扩展为矩阵编码，使之一次能够同时编码和识别多张人脸图像集，显著降低了算法时间和计算复杂度并提高了人脸识别率，更利于大规模人脸识别或检索及其并行化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联合 表示 分类 集体 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于联合表示分类的集体人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，对训练和测试人脸图像集进行降维和标准化预处理；步骤二，设置初始参数及变量初始化，构成训练人脸图像集构成训练图像矩阵和所有测试图像集构成测试图像矩阵；步骤三，使用迭代二次法求解模型极小化问题获得编码矩阵；步骤四，计算表示误差并分类测试人脸集。
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