[发明专利]一种人脸识别方法无效
申请号: | 200810030577.1 | 申请日: | 2008-01-31 |
公开(公告)号: | CN101226590A | 公开(公告)日: | 2008-07-23 |
发明(设计)人: | 夏东;吴希贤 | 申请(专利权)人: | 湖南创合制造有限公司 |
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: | 410007湖南省长沙市雨*** | 国省代码: | 湖南;43 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开了一种人脸识别方法,首先,将已知的分类好的人脸样本通过训练模块对进行训练建模,并生成可以对未知的人脸样本进行分类识别的支持向量机分类器;然后,将未知的人脸样本通过识别模块进行特征提取,并对经过特征提取后的待识别样本输入到训练好的支持向量机分类器中,判断其所属那一类别的人脸。本发明提出的是一种基于核随机映射与支持向量机的人脸识别方法,在人脸特征提取过程中,首次利用核随机映射方法来提取更有效的人脸特征。其次,把用于两类分类的支持向量机分类器引入到人脸多分类问题中,采用一对多策略把多类问题转化为两类问题,本发明不仅能大大减少用于识别人脸的特征维数,而且对人脸的识别性能也有显著提高。 | ||
搜索关键词: | 一种 识别 方法 | ||
【主权项】:
1.一种人脸识别方法,首先将已知的分类好的人脸样本通过训练模块对进行训练建模,并生成可以对未知的人脸样本进行分类识别的支持向量机分类器;然后将未知的人脸样本通过识别模块进行特征提取,并对经过特征提取后的待识别样本输入到训练好的支持向量机分类器中,判断其所属那一类别的人脸;所述训练模块包括如下步骤:(1)归一化训练人脸图像,包括人脸图像的尺寸归一化和灰度归一化;(2)利用主成份分析预处理方法来降低原始的人脸高维数据,并生成主成份投影矩阵;(3)利用核随机映射方法进一步提取更有效的人脸特征并输入到支持向量机分类器中训练;所述识别模块包括如下步骤:(1)归一化待识别人脸图像,包括人脸图像的尺寸归一化和灰度归一化;(2)将待识别人脸图像的特征空间投影在训练模块上生成的主成份投影矩阵,得到降维后的特征空间;(3)利用核随机映射方法进一步提取更有效的人脸特征并输入到支持向量机分类器中进行识别判断。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于湖南创合制造有限公司,未经湖南创合制造有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/200810030577.1/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:光学元件激光损伤阈值的探测方法及其装置
- 下一篇:无机复合材料沼气池