[发明专利]一种人脸识别方法有效
| 申请号： | 201610686009.1 | 申请日： | 2016-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN107292225B | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 杨戈;姚钊健;黄静 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学珠海分校 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 519087 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸识别方法。本方法为：1)读取训练集上的所有图片，根据图片的像素值生成该图片的二维训练样本矩阵；2)利用每类人的若干训练样本矩阵求出该类人对应的修匀平均矩阵；然后用每一幅图片对应的二维训练样本矩阵减去该图片所在类的修匀平均矩阵；3)对步骤2)的结果累加和得到该训练集的协方差矩阵；计算该协方差矩阵的特征值和特征向量；4)选取前若干个最大特征值对应的特征向量组成新的矩阵，然后将该训练集每一图片的二维训练样本矩阵分别投影在该矩阵上，得到该训练集降维后的矩阵；5)利用步骤4)降维后的矩阵中的特征数据进行训练得到若干分类器，然后用该分类器对待测图片进行人脸识别。本发明大大提高了识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种人脸识别方法，其步骤为：1)读取训练集上的所有图片，根据图片的像素值生成该图片的二维训练样本矩阵；其中，该训练集包括多类人的图片，每类人具有若干训练样本图片；2)利用每类人的若干训练样本矩阵求出该类人对应的修匀平均矩阵；然后用每一幅图片所对应的二维训练样本矩阵减去该图片所在类的修匀平均矩阵；3)对步骤2)的结果累加和得到该训练集的协方差矩阵；计算该协方差矩阵的特征值和特征向量；4)选取前若干个最大特征值对应的特征向量组成新的矩阵，然后将该训练集每一图片的二维训练样本矩阵分别投影在该矩阵上，得到该训练集降维后的矩阵；5)利用步骤4)降维后的矩阵中的特征数据进行训练得到若干分类器，然后用该分类器对待测图片进行人脸识别。
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