[发明专利]基于模糊隶属度稀疏重构的半监督人脸识别方法及系统有效
| 申请号： | 201610811185.3 | 申请日： | 2016-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN106446806B | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 张化祥;王永欣;董晓;万文博;孙建德;梁成;刘丽;谭艳艳 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 赵妍 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模糊隶属度稀疏重构的半监督人脸识别方法及系统，该识别方法包括获取人脸图像数据集；人脸图像数据集包括训练样本子集和测试样本子集；根据训练样本已知的类别标签，获得训练样本子集的模糊隶属度初始化矩阵；根据测试样本关于类别标签的重构残差，获得测试样本子集的模糊隶属度初始化矩阵；进一步得到人脸图像数据集关于类别标签的模糊隶属度初始化矩阵；求解所有测试样本的稀疏系数，进而得到测试样本子集的稀疏解矩阵；根据模糊隶属度初始化矩阵以及测试样本子集的稀疏解矩阵，迭代求解更新人脸图像数据集关于类别标签的模糊隶属度矩阵；获取每个测试样本的最大隶属度所对应的类别标签即可完成分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模糊 隶属 稀疏 监督人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于模糊隶属度稀疏重构的半监督人脸识别方法，其特征在于，包括：获取人脸图像数据集；人脸图像数据集包括训练样本子集和测试样本子集；训练样本子集的样本为类别标签已知的人脸图像，测试样本子集的样本为类别标签未知的人脸图像；根据训练样本已知的类别标签，获得训练样本子集的模糊隶属度初始化矩阵；根据测试样本关于类别标签的重构残差，获得测试样本子集的模糊隶属度初始化矩阵；进一步得到人脸图像数据集关于类别标签的模糊隶属度初始化矩阵；求解所有测试样本的稀疏系数，进而得到测试样本子集的稀疏解矩阵；根据训练样本子集的模糊隶属度初始化矩阵以及测试样本子集的稀疏解矩阵，迭代求解更新人脸图像数据集关于类别标签的模糊隶属度矩阵；获取每个测试样本的最大隶属度所对应的类别标签即可完成分类。
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