[发明专利]基于有限训练数据的熊猫脸部识别方法

摘要

本发明公开了一种基于有限训练数据的熊猫脸部识别方法，首先输入原始熊猫图像并进行手动熊猫脸部分割，对分割后的熊猫脸部图像进行边界检测，找到每张脸部图像之间对应的关键点；提取熊猫脸部图像特征，将所有其它图像与目标图像进行关键点对齐后使用偏最小二乘回归作为分类器，输入正负样本为每个熊猫脸部图像单独训练分类器；用留一交叉验证进行测试，完成熊猫脸部识别模型建立。本发明用脸部边缘进行算法执行，使用偏最小二乘回归作为分类器，可限制所需的熊猫数量和每只熊猫的训练图像数量，在熊猫个体及图像数量有限的基础上更有助于熊猫脸部的准确有效识别。

主权项

1.基于有限训练数据的熊猫脸部识别方法，其特征在于：方法步骤如下：步骤1、输入手动分割后的熊猫脸部图像，对熊猫脸部图像进行边界检测，将检测到的边界上的所有点视为关键点，找到每张熊猫脸部图像之间对应的关键点，并确定可对齐不同图像之间关键点的仿射变换；步骤2、从能够覆盖熊猫脸部的七种网格中的每个块中抽取LBP和Gabor直方图作为特征，对于给定的熊猫A，它的图像被视为正样本，其他熊猫的图像被视为负样本；步骤3、定义来自特定熊猫的正样本为目标图像，来自其他熊猫的负样本为其他图像，基于步骤1中确定的仿射变换将所有其它图像与目标图像进行关键点对齐，然后使用偏最小二乘回归作为分类器，分别输入每个熊猫脸部图像的正负样本为每个熊猫脸部图像单独训练分类器；步骤4、采用留一交叉验证对熊猫脸部图像在步骤3得到的分类器上进行测试，完成熊猫脸部识别模型建立，输入待检测图像到模型中，得到熊猫脸部识别结果。