[发明专利]人脸或场景识别数据分类的竞争和协同表示方法及系统在审
| 申请号： | 201811070144.9 | 申请日： | 2018-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN109299684A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 池红梅;赵逸之;汤鑫;张英豪;夏海峰 | 申请（专利权）人： | 华中农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于竞争与协同表示的人脸或场景识别方法及系统，推荐的竞争约束模型能利用合适的样本对测试样本进行表达，并且减少其他非正确类别中的样本对编码的贡献，从而使分类编码对正确的类别更有倾向性，同时各类样本之间相互竞争，希望用更少类的样本来表示测试样本；本发明根据训练样本数据的局部结构信息定义了自适应的竞争权重；这个竞争权重会根据测试样本与训练样本的距离及训练样本的分布情况进行自动的更新，从而使得与测试样本较近的训练样本对其编码作出更大的贡献；本发明在吸取了前人的经验与教训的基础上，引入了竞争与协同的概念，提出了新的L2范数正则化项以及自适应的竞争权重，完善了模型，使其更稳定，更有竞争力，并且更实用。 | ||
| 搜索关键词： | 测试样本 训练样本 权重 样本 场景识别 协同 自适应 人脸 数据处理技术 训练样本数据 分类编码 基于竞争 竞争约束 局部结构 数据分类 正则化项 范数 倾向性 引入 更新 | ||
【主权项】：
1.一种人脸或场景识别数据分类的竞争和协同表示方法，其特征在于，所述人脸或场景识别数据分类的竞争和协同表示方法包括：构建的新的L2范数正则化项根据训练样本间的关系自动地选择协同或者稀疏表达，并对新的L2范数正则化项进行训练，求得最优编码结果；利用新的L2范数正则化项，依据测试样本和训练样本间的结构信息设计竞争权重，对稀疏或稠密编码的方式进行选择。
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