[发明专利]一种基于增量子空间学习算法的人脸识别方法在审
| 申请号： | 201410833063.5 | 申请日： | 2014-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN104598935A | 公开（公告）日： | 2015-05-06 |
| 发明（设计）人： | 孙伟 | 申请（专利权）人： | 天津瑞为拓新科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300201 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于增量子空间学习算法的人脸识别方法，步骤如下：(1)创建人脸图像样本数据库；(2)对数据库中的人脸图像样本进行检测定位；(3)对检测定位后的人脸图像样本进行预处理；(4)采用增量子空间学习算法对预处理后的人脸图像样本进行特征提取；(5)利用BP神经网络对人脸图像样本进行训练；(6)通过仪器采集人脸图像；(7)对采集的人脸图像进行检测定位；(8)对步骤(7)检测定位后的人脸图像进行预处理；(9)采用增量子空间学习算法对步骤(8)中预处理后的人脸图像进行特征提取；(10)将步骤(9)中待识别的人脸图像的投影系数与数据库中人脸图像样本集的投影系数进行比对，输出识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增量 空间 学习 算法 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于增量子空间学习算法的人脸识别方法，其特征在于，步骤如下：(1)创建具有人脸图像样本的数据库；(2)对数据库中的人脸图像样本进行检测定位，判断图像中是否有人脸，如果有人脸，则做出准确的定位；(3)对检测定位后的人脸图像样本进行预处理；(4)采用增量子空间学习算法对预处理后的人脸图像样本进行特征提取；(5)利用BP神经网络对经特征提取后的人脸图像样本进行训练；(6)通过摄像机或扫描仪采集人脸图像；(7)对采集的人脸图像进行检测定位，判断图像中是否有人脸，如果有人脸，则做出准确的定位；(8)对步骤(7)检测定位后的人脸图像进行预处理；(9)采用增量子空间学习算法对步骤(8)中预处理后的人脸图像进行特征提取；(10)将步骤(9)中待识别的人脸图像的投影系数与数据库中人脸图像样本集的投影系数进行比对，输出识别结果。
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