[发明专利]一种基于结构先验知识的鲁棒生物特征识别方法有效
| 申请号： | 201310418307.9 | 申请日： | 2013-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN103440504A | 公开（公告）日： | 2013-12-11 |
| 发明（设计）人： | 谭铁牛;王亮;赫然;王东 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66;G06K9/40 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 宋焰琴 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于结构先验知识的鲁棒生物特征识别方法，该方法包括：收集图像数据形成训练样本集和测试样本集；提取所述训练样本集中每个训练样本的特征向量，并将提取得到的特征向量组成字典矩阵X；基于所述字典矩阵X，通过优化算法计算得到与所述测试样本集中的每一测试样本对应的重构系数向量；基于所述字典矩阵X，使用与所述测试样本集中的每一测试样本对应的重构系数向量进行样本重构，得到与每一测试样本对应的分属于不同类别的重构测试样本，与相应测试样本最为接近的重构训练样本的类别即为所述测试样本的类别。本发明可以用在人脸识别等生物特征识别领域，能够有效处理存在遮挡噪声情况下的识别分类问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 结构 先验 知识 生物 特征 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于结构先验知识的鲁棒生物特征识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，收集图像数据形成训练样本集和测试样本集；步骤S2，提取所述训练样本集中每个训练样本的特征向量，并将提取得到的特征向量组成字典矩阵X；步骤S3，基于所述字典矩阵X，通过优化算法计算得到与所述测试样本集中的每一测试样本对应的重构系数向量；步骤S4，基于所述字典矩阵X，使用与所述测试样本集中的每一测试样本对应的重构系数向量进行样本重构，得到与每一测试样本对应的分属于不同类别的重构测试样本，与相应测试样本最为接近的重构训练样本的类别即为所述测试样本的类别。
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