[发明专利]一种基于SVM分类的人脸识别方法及装置在审
| 申请号： | 201910778321.7 | 申请日： | 2019-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN110490149A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 刘怡俊;刘超杰;叶武剑;翁韶伟;刘文杰 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 11227 北京集佳知识产权代理有限公司 | 代理人： | 黄忠;沈闯<国际申请>=<国际公布>=< |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于SVM分类的人脸识别方法及装置，其特征在于，包括：首先，由预置特征提取网络提取预置人脸数据集的面部特征，得到由面部特征向量构成的面部特征向量集；其次，将所述面部特征向量集划分为训练特征向量集和测试特征向量集；然后用所述训练特征向量集对基于LP范数的SVM分类器进行训练，得到训练完成的SVM分类器；最后，将所述测试特征向量集输入所述训练完成的SVM分类器中进行测试，得到测试结果。本申请解决了神经网络的人脸识别方法在对带有复杂噪声的人脸图像进行识别时，鲁棒性较差的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 向量集 面部特征 测试特征 人脸识别 训练特征 预置 人脸数据 人脸图像 神经网络 特征提取 网络提取 鲁棒性 范数 向量 申请 噪声 测试 | ||
【主权项】：
1.一种基于SVM分类的人脸识别方法，其特征在于，包括：/n由预置特征提取网络提取预置人脸数据集的面部特征，得到由面部特征向量构成的面部特征向量集；/n将所述面部特征向量集划分为训练特征向量集和测试特征向量集；/n用所述训练特征向量集对基于LP范数的SVM分类器进行训练，得到训练完成的SVM分类器；/n将所述测试特征向量集输入所述训练完成的SVM分类器中进行测试，得到测试结果。/n
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