[发明专利]用于耐遮挡面部识别的方法和系统

权利要求书

1.一种用于信号处理的方法，包括：

对与多个对象中的对象有关的信号进行过滤；

根据该对象自适应地生成信号子空间；

通过使用所述信号子空间来找到与经过滤信号相关联的稀疏解；

如果所述稀疏解的稀疏性大于定义的阈值，则基于所述稀疏解和所述信号子空间来执行对该对象的标识；并且

如果该对象的身份得到确认，则更新基集合中所述经过滤信号的基的统计。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

如果所述稀疏解的所述稀疏性大于定义的阈值，并且如果该对象的身份没有得到确认，则自适应地插入一个或更多个新基到所述基集合中；以及

找到与另一经过滤信号相关联的另一稀疏解。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

如果所述稀疏解的所述稀疏性不大于所述定义的阈值，则自适应地插入一个或更多个新基到所述基集合中；以及

找到与所述经过滤信号相关联的另一稀疏解。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述自适应地插入所述一个或更多个新基包括：

根据自适应概率密度函数(PDF)来执行对与该对象相关联的训练信号的空间采样以生成所述训练信号的一个或更多个补丁；

对所生成的补丁加标签；

扩大有标签的补丁中的每一个；以及

对于所述有标签的补丁中的每一个，如果此有标签的补丁并不与来自所述集合的补丁线性相关并且如果所述集合中的所述补丁的数目小于定义的最大补丁数目，则将此有标签的补丁插入到所述集合中。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括：

如果此有标签的补丁与所述集合中的补丁线性相关，则在所述集合里具有线性相关基的部分中根据其累积评分找到对于所述对象标识而言效用最低的补丁；以及

在所述集合中用此有标签的补丁来替代所找到的补丁。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括：

从所述集合中移除一个或更多个根据其累积评分对于所述对象标识而言效用最低的补丁，其中对于所述对象标识而言效用较低的补丁与较小的累积评分相关联；以及

如果此有标签的补丁并不与所述集合中的补丁线性相关并且如果所述集合中的补丁数目不小于所述定义的最大补丁数目，则将此有标签的补丁插入到所述集合中。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，更新所述集合中的所述基的统计包括：

基于所找到的稀疏解来更新所述集合中的每个基的累积评分，其中对于所述对象标识而言效用较低的基与较小的累积评分相关联；

对所述集合中的所述基按其累积评分进行排名，其中所述集合中排名较高的基对于所述对象标识而言效用较高；

对于所述集合中的每个基，基于此基在所述信号子空间中的位置来更新此基的另一累积评分；并且

基于与所述集合中的所有基相关联的经更新的所述另一累积评分来适配用于对所述经过滤信号进行空间采样的概率密度函数(PDF)。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，执行对该对象的标识包括：

基于所述稀疏解和所述信号子空间来重建识别信号；

基于所重建出的识别信号通过使用所述多个对象的基来找到最小重建误差；以及

根据所找到的最小重建误差来获得所述多个对象中的该对象的身份。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，找到与所述经过滤信号相关联的所述稀疏解包括：

通过使用所述信号子空间来执行对与所述经过滤信号有关的图像的重建；以及

根据l₁-范数最小化方案通过使用所重建出的图像来获得所述稀疏解。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，自适应地生成与所述经过滤信号相关联的所述信号子空间包括：

将所有空行从所述信号子空间中移除；

对于每一行，如果所述行在所述信号子空间中是欠表示的，则将所述行从所述信号子空间中删除；

如果所述行在所述信号子空间中不是欠表示的，则保留所述行并从所述信号子空间中移除所有空列。