[发明专利]一种用于半监督人脸识别门禁系统的代价敏感隐语义回归方法有效
| 申请号： | 201711126624.8 | 申请日： | 2017-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN107993311B | 公开（公告）日： | 2020-05-26 |
| 发明（设计）人： | 万建武 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G07C9/10 | 分类号： | G07C9/10;G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 213164 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于半监督人脸识别门禁系统的代价敏感隐语义回归方法；属于人脸图像处理领域；包含如下步骤：设置错分代价矩阵；代价敏感的隐语义回归；模型预测；本发明针对真实人脸识别门禁系统中的半监督和代价敏感学习问题，设计了一种代价敏感的统一学习框架，用于联合学习人脸图像的隐语义表示、无标签训练样本的标签信息和代价敏感的分类器。在仅使用少量监督训练样本的条件下，本发明提出的代价敏感隐语义回归模型能够最小化人脸识别门禁系统的整体错分损失，因此具有较高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 监督人 识别 门禁 系统 代价 敏感 隐语 回归 方法 | ||
【主权项】：
一种用于半监督人脸识别门禁系统的代价敏感隐语义回归方法，其特征在于，包含如下步骤：步骤1，设置错分代价矩阵；步骤2，建立代价敏感的隐语义回归模型；步骤3，模型预测：利用步骤2学得的代价敏感分类器，预测待验证的人脸图像。
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