[发明专利]三维人脸识别方法及应用其的数据处理装置有效
| 申请号： | 201610114738.X | 申请日： | 2016-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN105809113B | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 滕书华;李洪 | 申请（专利权）人： | 湖南拓视觉信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京睿派知识产权代理事务所(普通合伙) 11597 | 代理人： | 刘锋 |
| 地址： | 410205 湖南省长沙市高新开发*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种三维人脸识别方法及应用其的数据处理装置，通过利用不同观点下的约简算法之间的互补性来提高识别精度，通过删除知识系统中冗余或起干扰作用的特征，实现减少特征的维数和降低计算的复杂度的目的，同时也提高了分类器的推广性能和识别精度，使的分类器具有更强的泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 三维 识别 方法 应用 数据处理 装置 | ||
【主权项】：
1.一种三维人脸识别方法，包括训练步骤和识别步骤；其中，所述训练步骤包括：获取训练样本人脸点云；根据所述训练样本人脸点云进行特征提取获取训练样本的投影轮廓特征；根据N种不同的粗糙集约简方法以并行的方式对所有训练样本的投影轮廓特征进行降维获取对应的所有训练样本的N组降维特征，N为大于等于3的整数；分别根据训练样本的每一组降维特征和对应的人脸分类进行N次训练获得N个对应的分类器；所述识别步骤包括：获取测试样本人脸点云；根据所述测试样本人脸点云进行特征提取获取测试样本的投影轮廓特征；基于训练步骤的N种不同的粗糙集约简方法对测试样本的投影轮廓特征进行降维获取对应的N组测试样本的降维特征；根据测试样本的N组降维特征和对应的分类器分别进行预测以获取N个候选人脸分类；根据N个所述候选人脸分类获取选定的人脸分类；其中，N种不同的粗糙集约简方法采用N种不同的属性函数。
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