[发明专利]基于改进稀疏表示的人脸人耳特征融合识别算法在审
| 申请号： | 201910592320.3 | 申请日： | 2019-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN110443133A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 郑秋梅;王璐璐;马茂东 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出基于改进稀疏表示的人脸人耳特征融合识别算法(P‑SRC)，打破单一生物特征在识别过程中的局限性，属于计算机研究技术领域。其包括以下步骤：(1)采用能有效降低计算复杂度的PCA提取算法对人脸人耳融合特征进行提取；(2)采用加权串联融合法对人脸人耳特征进行特征融合；(3)采用迭代速度比较快的正交匹配追踪算法对测试样本在训练样本中稀疏表示系数进行求解；(4)采用最小残差法进行分类识别。经实验验证本发明能够有效降低计算复杂度和提高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸 人耳特征 稀疏表示 融合 计算复杂度 算法 匹配追踪算法 计算机研究 最小残差法 测试样本 分类识别 生物特征 实验验证 速度比较 特征融合 提取算法 训练样本 求解 准确率 迭代 人耳 正交 加权 串联 改进 | ||
【主权项】：
1.基于改进稀疏表示的人脸人耳特征融合识别算法，其包含如下步骤1)采用能有效降低计算复杂度的PCA提取算法对人脸人耳融合特征进行提取；2)采用加权串联融合法对人脸人耳特征进行特征融合；3)采用迭代速度比较快的正交匹配追踪算法对测试样本在训练样本中稀疏表示系数进行求解；4)采用最小残差法进行分类识别。
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