[发明专利]一种深度人脸识别的方法

权利要求书

1.一种深度人脸识别方法是由图像信息深度抽出的方法所构成的，其特征在于：

对样本图像信息进行大规模图像分割的方法，或者对图像的特定位置进行详细的记述的方法，或者针对至少一个分割图像通过图像变换的方法对图像信息进行深度抽出的方法。

2.权利要求1一种深度人脸识别方法是由图像信息深度抽出的方法所构成的，其特征在于：

所述图像变换的方法把样本图像通过包括傅立叶变换(DFT，Discrete FourierTransform)，离散余弦变换(DCT，Discrete Cosine Transform)，沃尔什变换(WT，Walsh，Transform)，哈达玛变换(ST，Hadamard Transform)，K-L变换(K-L，Karhunen-LoeveTransform)，协变换(ST，Slant Transform)，离散小波变换(DWT，Discrete WaveletTransform)在内的一种正交变换的方法，或者是主成分分析(PCA，Principal ComponentAnalysis)，线性判别分析(LDA，Linear Discriminant Analysis)，以及Gabor变换(GT，Gabor，Transform)在内的一种图像变换的方法。

3.一种深度人脸识别方法是由图像深度识别方法所构成的，其特征在于：

考虑被登录的大规模特征集对于识别结果的作用的方法，或者是考虑特征向量间的最小距离与特征向量的各个特征值的最大几率空间的尺度的累加值之间的比例值的方法，或者是考虑复数特征值的共同概率分布信息的方法，或者是考虑样本特征值处于被登录的特征值的概率分布的位置上的概率分布信息的方法；或者是考虑样本特征值处于被登录的复数特征值的共同概率分布，与被登录的特征值的概率分布在共同的位置上的共同的概率分布信息的方法，或者是考虑样本特征向量与被登录的特征向量之间最大几率值的概率信息的方法，或者是考虑对登录特征向量的特征值的概率分布进行分割的方法中至少一种深度图像识别的方法。

4.权利要求3一种深度人脸识别方法是由图像深度识别方法所构成的，其特征在于：所述图像进行大规模的图像变换的方法还指：利用复数种图像处理方法，对至少一个样本图像进行复数种图像处理；获得复数个可以仿真样本图像的不同环境所产生的展开图像；将复数个展开图像作为该图像的一组样本图像数据；使一个图像也可产生样本特征值的概率分布的方法。

5.权利要求3，4一种深度人脸识别方法是由图像深度识别方法所构成的，其特征在于：

对于图像进行正向识别，或反向识别，或双向识别方法中的至少一种方法。