[发明专利]针对不同尺度人脸图像的识别方法在审

专利信息
申请号: 201610083936.4 申请日: 2016-02-06
公开(公告)号: CN105740838A 公开(公告)日: 2016-07-06
发明(设计)人: 张欣;刘海;于红 申请(专利权)人: 河北大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 石家庄国域专利商标事务所有限公司 13112 代理人: 苏艳肃
地址: 071002 河北省保*** 国省代码: 河北;13
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明提供了一种针对不同尺度人脸图像的识别方法。其包括以下步骤:1、对人脸图像进行离散余弦变换(DCT)并获得相同的DCT系数:将待识别的未知人脸图像和用于匹配的已知人脸图像集共同构成样本集,把样本集中的每一个二维人脸灰度图像进行DCT 变换,将转换结果的二维DCT系数矩阵中的低频部分选取56×46个分量保留下来。2、对变换后的样本集进行主成分分析(PCA),使人脸图像特征值矩阵的维度降低到20。3、利用相关系数归一化法计算人脸图像之间的特征匹配值,选取特征匹配值最大者即为与未知人脸图像匹配的已知人脸图像。本发明可以解决不同尺度人脸图像在识别过程中图像尺度差异对识别结果的影响,提高识别准确率。
搜索关键词: 针对 不同 尺度 图像 识别 方法
【主权项】:
针对不同尺度人脸图像的识别方法,其特征是,包括如下步骤:a、对人脸图像进行离散余弦变换(DCT)并获得相同的DCT系数:将待识别的未知人脸图像和用于匹配的已知人脸图像集共同构成样本集,把样本集中的每一个二维人脸灰度图像进行DCT变换,将转换结果的二维DCT系数矩阵中的低频部分选取56×46个分量保留下来;b、对变换后的样本集进行主成分分析(PCA),获得较低的特征维度:针对样本集,用PCA构造包含20个最大特征值的特征子空间,将按照步骤a变换后的样本集投影到该特征子空间中,分别得到每一幅人脸图像的特征值;c、利用相关系数归一化法计算人脸图像之间的特征匹配值:将未知人脸图像的特征值与已知人脸图像集的特征值分别计算相关系数并归一化,得到一组特征匹配值;选取特征匹配值最大者即为与未知人脸图像匹配的已知人脸图像。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河北大学,未经河北大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201610083936.4/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top