[发明专利]一种人脸识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 201710851029.4 | 申请日： | 2017-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN107578028B | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 田德;张琦 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例公开了一种人脸识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括利用可变模态分解算法对待识别人脸图像进行分解，得到多个子图像；对各子图像进行PCA特征提取，根据预设权重值对各子图像PCA特征进行加权组合，得到待识别人脸图像的人脸特征；将人脸特征输入预先构建的SVM模型中，根据SVM模型的最优分类超平面确定待识别人脸图像的识别结果；SVM模型的最优惩罚参数与核参数根据利用差分进化算法改进的灰狼优化算法所得。本申请提供的技术方案提取了准确性高、精度高的人脸特征信息，且利用改进的灰狼优化算法优化SVM模型中的核参数与惩罚系数，从而提升了人脸识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种人脸识别方法，其特征在于，包括：利用可变模态分解算法对待识别人脸图像进行分解，得到所述待识别人脸图像的多个子图像；对各子图像进行PCA特征提取，根据预设权重值对各子图像PCA特征进行加权组合，得到所述待识别人脸图像的人脸特征，所述权重值随着相应子图像包含的人脸信息量的增多而增大；将所述人脸特征输入预先构建的SVM模型中，根据所述SVM模型的最优分类超平面确定所述待识别人脸图像的识别结果；所述SVM模型的最优惩罚参数与核参数根据预设算法迭代所得，所述预设算法为利用差分进化算法改进的灰狼优化算法。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东工业大学，未经广东工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710851029.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种污水处理水箱自洁消毒器
- 下一篇：一种强制式炼钢废水离心回收利用装置
