[发明专利]用于高精度人脸识别的分类器设计方法无效
| 申请号： | 201310226711.6 | 申请日： | 2013-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN103268484A | 公开（公告）日： | 2013-08-28 |
| 发明（设计）人： | 张笑钦;樊明宇;王迪 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 温州瓯越专利代理有限公司 33211 | 代理人： | 于艳玲 |
| 地址： | 325000 浙江省温*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： |
本发明提供了一种用于高精度人脸识别的分类器设计方法，包括如下步骤：（1）输入向量形式的人脸图像数据集，进行标准化处理，得到人脸图像样本集；所述人脸图像数据集中必须包含已知类别的人脸图像样本，可以包含未知类别的人脸图像样本；（2）利用 |
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| 搜索关键词： | 用于 高精度 识别 分类 设计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于高精度人脸识别的分类器设计方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）输入向量形式的人脸图像数据集，并对每个人脸图像样本进行标准化处理，得到人脸图像样本集；所述人脸图像数据集中必须包含已知类别的人脸图像样本，可以包含未知类别的人脸图像样本；（2）利用![]()
-范数最小化算法，计算每个人脸图像样本被除该样本之外的人脸图像样本所重构的稀疏表示或稀疏编码；（3）利用人脸图像样本的稀疏表示或稀疏编码和已分类人脸图像样本的类别信息建立关于分类器的最优化模型，通过求解正则化优化问题得到分类函数![]()
；（4）对任意的未知类别信息的人脸图像，首先用和步骤（1）相同的方法将人脸图像转化为向量形式，并进行标准化处理，利用分类函数![]()
得到的显性分类器![]()
进行分类，其中，![]()
，![]()
为人脸图像数据集中的类别数目。
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