[发明专利]一种基于异构张量分解的人脸特征提取方法有效
| 申请号： | 201710492627.7 | 申请日： | 2017-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN107392107B | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 张静;李新慧;苏育挺 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300192*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于异构张量分解的人脸特征提取方法：利用任意的摄像机阵列采集不同人脸在不同视角的彩色视图，经过灰度变换，归一化等图像处理后得到人脸的初始视图集；提取初始视图集的图像，并依次堆叠形成三阶张量，其中形成的三阶张量第三阶维数对应于人脸图像的总数量；将形成的三阶张量进行TUCKER分解，得到核张量、第一模式因子矩阵、第二模式因子矩阵和第三模式因子矩阵，并对其进行更新；判断核张量是否收敛；分解得到的第三模式因子矩阵Z是把高维人脸数据映射到低维特征子空间的模式因子矩阵，因此，第三模式因子矩阵Z即为最终提取的人脸特征。本发明实现了人脸图像特征的自动提取，避免了传统特征提取的繁琐步骤，提高了特征提取速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 分解 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于异构张量分解的人脸特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：1)利用任意的摄像机阵列采集不同人脸在不同视角的彩色视图，经过灰度变换，归一化等图像处理后得到人脸的初始视图集；2)提取初始视图集的图像，并依次堆叠形成三阶张量X，其中形成的三阶张量第三阶维数对应于人脸图像的总数量；3)将形成的三阶张量X进行TUCKER分解，得到核张量G、第一模式因子矩阵A、第二模式因子矩阵B和第三模式因子矩阵Z，并更新核张量G、第一模式因子矩阵A、第二模式因子矩阵B和第三模式因子矩阵Z；4)判断核张量G是否收敛，不收敛则返回步骤3)，收敛则进入下一步骤；5)分解得到的第三模式因子矩阵Z是把高维人脸数据映射到低维特征子空间的模式因子矩阵，因此，第三模式因子矩阵Z即为最终提取的人脸特征。
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