[发明专利]人脸图像的属性信息识别方法和装置

摘要

本发明公开了一种人脸图像的属性信息识别方法和装置，通过核函数来表示降维函数中给隐变量赋予的先验信息，使得该先验信息可以表达非线性的人脸识别问题，从而可以将原有的、仅能解决线性问题的基于高斯过程和隐变量的降维方法应用于解决非线性的人脸识别问题，通过最优化降维目标函数，求取核函数即可实现降维。使得获取的低维度特征向量具有较好的泛化能力，能够有效表现不同个体的共有模式外，还可以尽可能多的保留不同个体的差异性。由此，基于相应的降维方法来训练属性识别函数和对待估计人脸图像进行降维，提高人脸图像属性识别的准确性。

主权项

1.一种人脸图像的属性识别方法，包括：对所有按属性信息预分类的样本人脸图像进行预处理获取对应的归一化样本图像；提取所述归一化样本图像的高维度特征向量；根据所有所述归一化样本图像的高维度特征向量获得样本矩阵；根据降维目标函数获取所述样本矩阵对应的低维度特征矩阵和降维映射矩阵，所述低维度特征矩阵和所述降维映射矩阵使得所述降维目标函数最小化；根据所述低维度特征矩阵及对应的属性信息训练属性识别函数；根据所述降维映射矩阵提取待估计人脸图像的低维度特征；根据所述待估计人脸图像的低维度特征和所述属性识别函数估计所述待估计人脸图像属性信息；其中，所述降维目标函数以所述样本矩阵的类间方差的逆与所述样本矩阵的类内方差的乘积的迹的最大值作为给隐变量赋予的先验信息，其中，所述最大值为以低维度特征为隐变量的核函数矩阵的函数。