[发明专利]基于概率协同表示和卷积神经网络的识别方法有效
| 申请号： | 202010297907.4 | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111428687B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 石兰芳;周先春;翟靖宇;许瑞 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于概率协同表示和卷积神经网络识别方法，包括如下步骤：首先，利用概率分布构造一种新的简单易行的重建函数，将原始训练样本集通过该重建函数进行重建得到新的训练样本集；将用新的训练样本集和原始训练样本集训练CNN网络；用训练好的CNN网络从原始测试样本集中提取有效特征，用提取的有效特征来训练SVM分类器，再通过训练好的SVM分类器识别所有的待识别样本。本发明利用有限的训练样本集通过新的目标函数构造重建测试样本，作为新的训练样本集，输入CNN网络，能有效提取人脸特征，再使用这些人脸特征去训练SVM，所得到测试样本的重建图接近原测试样本图，识别效果明显。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 概率 协同 表示 卷积 神经网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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