[发明专利]一种基于快速处理多距离度量学习的人脸认证方法

摘要

本发明公开了一种基于快速处理多距离度量学习的人脸认证方法，所述方法包括：对训练样本集中的每个样本提取K种特征；利用一种快速且有效的度量学习算法，获得K种特征对应的初步距离度量矩阵；利用带约束的目标函数对初步距离度量矩阵的特征值进行优化，从而获得优化后的距离度量矩阵；对需要测试的两个样本，提取同样的K种特征，并利用已学习到的距离度量获得两样本的距离；若距离小于阈值，判断为同一个人，若大于阈值，则判断不是同一个人。本发明通过在带约束的目标函数中优化矩阵的特征值从而优化距离度量矩阵，可以有效较少计算成本，提高学习速度，从而更加适用于实际场景。

主权项

一种基于快速处理多距离度量学习的人脸认证方法，其特征在于，所述的人脸认证方法包括下列步骤：输入训练集，其中，训练集由两个子集组成，子集S中的样本对(xi,xj)来自同一个人脸，子集D中的样本对(xi,xj)来自两个不同的人脸；对训练子集中的每个人脸图像均提取K种特征，表示样本xi的第k个特征，k＝1,2,……,K；学习K种特征对应的距离度量矩阵及其权重；输入两张人脸图像作为测试样本；对输入的两张人脸图像提取同样的K种特征，并利用已经学习到的距离度量矩阵和权重计算这两张人脸图像的距离d；判断，若两张图像的距离小于给定的第一阈值，则是同一个人，若大于给定的第二阈值，则不是同一个人。