[发明专利]基于两模态图强化特征学习的人脸识别方法在审
| 申请号： | 202011378994.2 | 申请日： | 2020-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN112329734A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 苏树智;谢军;朱彦敏;王子莹;高鹏连 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于两模态图强化特征学习的人脸识别方法，主要是通过构建两模态图强化特征学习的模型，从人脸图像学习具有强鉴别力的低维相关特征，以实现人脸识别。具体实现过程为：(1)对原始人脸图像进行处理，构建模态样本数据集；(2)构建两模态图强化特征学习模型；(3)对模型求解，采用近邻分类策略进行识别。与现有技术相比，本发明能够利用图强化在低维相关特征中尽量保留原始数据的内在几何结构信息，使本发明具有较好的识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 两模态图 强化 特征 学习 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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