[发明专利]一种人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种人脸识别方法，在人脸集合中提取出p张人脸图像，将人脸集合中剩余的图像分为n类人脸图像并作为训练样本库，采用训练样本库中的类别均值信息对P张人脸图像进行预分类，在分类之后将P个人脸图像中的每张图像和对应类别的图像一并进行低秩恢复，获得低秩恢复图像和稀疏误差图像。依据低秩图像的低秩性对噪声鲁棒的原理，利用训练样本库训练极限学习机，最后将P个人脸图像对应的低秩恢复图像作为测试样本库，利用极限学习机作为标准，建立P个人脸图像和训练之后得到的人脸标签之间的映射关系，对P个人脸图像对应的低秩恢复图像进行人脸识别，不但提升了极限学习机的识别鲁棒性，还降低了计算复杂度。

主权项

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：在人脸集合中提取出P张人脸图像，将所述人脸集合中剩余的图像分为n类人脸图像作为训练样本库，然后采用所述训练样本库中的类别均值信息对所述P张人脸图像进行预分类；P为正整数，n为正整数；完成预分类后，将所述P张人脸图像中的每张图像和对应类别的图像合并在一起组成增广矩阵，将所述增广矩阵中的人脸图像利用低秩矩阵恢复转换为低秩恢复图像和稀疏误差图像；利用所述训练样本库训练极限学习机；将所述P张人脸图像对应的低秩恢复图像作为测试样本库，利用极限学习机作为标准，对所述P张人脸图像对应的低秩恢复图像进行人脸识别。