[发明专利]基于多级分类的稀疏表征人脸识别方法有效
| 申请号： | 201010522281.9 | 申请日： | 2010-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN101976360A | 公开（公告）日： | 2011-02-16 |
| 发明（设计）人： | 刘芳;焦李成;侯彪;周挺;戚玉涛;王爽;马文萍;尚荣华;郝红侠;单雁冰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66;G06K9/00 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华;朱红星 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多级分类的稀疏表征人脸识别方法，主要解决现有人脸识别方法不能有效运用于多类别人脸识别的缺点。其实现过程为：(1)将用于训练的人脸数据库随机分成n个子库，分别对每个子库进行降维，保留降维后的训练人脸数据和对应每个子库的变换矩阵；(2)输入测试人脸图像，利用各子库的变换矩阵对其进行降维，保留降维后的测试人脸数据；(3)用降维后的测试人脸数据与各子库中的训练人脸数据作内积运算，内积最大的前k个子库作为候选子库，使搜索范围缩小到这k个子库中；(4)分别在k个子库中对人脸进行识别，确定测试人脸图像所属的类别。本发明与现有技术相比能有效地提取人脸特征，降低计算复杂度，适用于多类别人脸识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多级 分类 稀疏 表征 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多级分类的稀疏表征人脸识别方法，包括如下步骤：(1)将用于训练的人脸数据库随机的分成n个子库，n取4，分别对每个子库运用Fisher准则实现降维，保留降维后的训练人脸数据和对应每个子库的变换矩阵W；(2)输入测试人脸图像，分别在各子库的变换矩阵W下进行矩阵变换，快速实现降维，并保留降维后的测试人脸数据![]()
(3)用降维后的测试人脸数据与各子库中的训练人脸数据B作内积运算，选择内积值最大的前k个子库作为候选子库，使搜索范围缩小到这k个子库中，k取2；(4)分别在k个子库中运用基于信号的稀疏表示的人脸识别方法SRC对人脸进行识别，确定测试人脸图像所属的类别。
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