[发明专利]人脸识别的方法及装置在审
| 申请号： | 201511025621.6 | 申请日： | 2015-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN105654056A | 公开（公告）日： | 2016-06-08 |
| 发明（设计）人： | 王浩;李志锋;乔宇 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 张全文 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于人脸识别技术领域，提供了人脸识别的方法及装置，包括：提取训练样本和待识别的人脸图像对的高维特征，对高维特征进行分段和降维；定义潜因子模型，所述潜因子分析模型将特征表示为身份因子、年龄因子、均值和噪声的线性组合；输入所述训练样本的特征，通过极大似然估计优化所述潜因子模型，目标函数是对数形式的隐藏因子联合概率；将所述人脸图像对的特征输入训练好的所述潜因子模型，计算似然比，所述似然比为第一概率与第二概率的比值；以所述似然比表示相似度，若所述相似度高于预设阈值，将所述人脸图像对识别为同一个人。本发明提升了人脸识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种人脸识别的方法，其特征在于，包括：提取训练样本和待识别的人脸图像对的高维特征，对高维特征进行分段和降维；定义潜因子模型，所述潜因子分析模型将特征表示为身份因子、年龄因子、均值和噪声的线性组合；输入所述训练样本的特征，通过极大似然估计优化所述潜因子模型，目标函数是对数形式的隐藏因子联合概率；将所述人脸图像对的特征输入训练好的所述潜因子模型，计算似然比，所述似然比为第一概率与第二概率的比值，所述第一概率为所述人脸图像对为同一人的概率，所述第二概率为所述人脸图像对不为同一人的概率；以所述似然比表示相似度，若所述相似度高于预设阈值，将所述人脸图像对识别为同一个人。
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