[发明专利]一种单样本人脸识别方法在审
| 申请号： | 201710554339.X | 申请日： | 2017-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN109214255A | 公开（公告）日： | 2019-01-15 |
| 发明（设计）人： | 张健;罗卿;陈培培 | 申请（专利权）人： | 深圳信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T3/40 |
| 代理公司： | 东莞市神州众达专利商标事务所(普通合伙) 44251 | 代理人： | 刘汉民 |
| 地址： | 518172 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 生物特征识别 流动人口 人脸识别 样本 社会治安问题 特征提取 稳定和谐 训练样本 样本数据 智慧城市 传统的 安防 构建 应用 采集 图像 平安 统计 进程 挑战 安全 管理 | ||
【权利要求书】：
1.一种单样本人脸识别方法,其特征在于：包括以下方法：
A、将单张训练样本进行偏转脸扩展；
B、之后进行行相关性特征提取。
2.根据权利要求1所述的一种单样本人脸识别方法，其特征在于：所述步骤A中偏转脸扩展方法包括以下步骤：
A、分别计算两半边脸的压缩和拉伸像素距离,若人脸向左半边偏转，则偏转后左半边脸在图像上所占的列数为，偏转后右半边脸在图像上所占的列数为；
B、对左右半边分别进行压缩和拉伸，其压缩和拉伸算法采用双线性插值算法，得到新的左右半边人脸图像记为、；
C、将变换后的左右半边脸合成完整的偏转人脸图像；变换后的偏转人脸图像为，则，如果为奇数，则，其中，为矩阵的第列。
3.根据权利要求1所述的一种单样本人脸识别方法，其特征在于：所述步骤B中特征提取方法为：定义一副人脸图像，其中为图像的行，为图像的列；图像中任意两行分别为，，定义这两个向量的相关性函数为：
则人脸图像的任意两行的相关性可写为：
因此，得到图像的行相关性特征矩阵
其中是一个对角矩阵，且对角线上的值分别为每一行的自相关函数；定义行相关矩阵转换成一个列向量：
，其中的长度为。
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