[发明专利]基于深度特征联合表示图像集人脸识别方法、装置和介质在审
| 申请号： | 201711210885.8 | 申请日： | 2017-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN107944398A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 杨猛;李辉;于仕琪 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度特征联合表示的图像集人脸识别方法、装置和介质，其方法包括获取待识别的人脸图像集，作为测试集，根据预设的人脸图像深度特征的提取策略，提取人脸图像集中人脸图像的深度特征；根据预设的人脸图像深度特征的提取策略，提取预设图像训练集的人脸图像深度特征，创建联合协同表示模型对测试集进行表示；基于联合协同表示模型及卷积神经网络的训练模型进行图像集人脸识别。本发明利用深度特征做基于图像集的人脸识别，很好地将稀疏表示和深度特征相结合，使得基于图像集的人脸识别精度得到很大提升，在增加鲁棒性的同时，有效地利用深度特征比传统特征更具有区分度，使得得到的特征会有更好的鉴别力，进而提高识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 特征 联合 表示 图像 集人脸 识别 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
一种基于深度特征联合表示的图像集人脸识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的人脸图像集，作为测试集，根据预设的人脸图像深度特征的提取策略，提取所述人脸图像集中人脸图像的深度特征；根据预设的人脸图像深度特征的提取策略，提取预设图像训练集的人脸图像深度特征，创建联合协同表示模型对测试集进行表示；基于所述联合协同表示模型以及预先创建的卷积神经网络的训练模型进行图像集人脸识别。
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