[发明专利]基于稀疏特征的三维人脸识别方法在审
| 申请号： | 201711476641.4 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108090461A | 公开（公告）日： | 2018-05-29 |
| 发明（设计）人： | 舒振宇;辛士庆;陈双敏;庞超逸 | 申请（专利权）人： | 浙江大学宁波理工学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 宁波市鄞州甬致专利代理事务所(普通合伙) 33228 | 代理人： | 刘晓芳 |
| 地址： | 315100 浙江省宁波市鄞*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于稀疏特征的三维人脸识别方法，包括步骤：S1、获取三维人脸信息，对该三维人脸信息进行预处理；S2、将三维人脸信息通过稀疏表示和字典学习后提取具有分类信息的稀疏特征；S3、使用分类器对提取到的稀疏特征进行类别预测，获取最终分类结果。在上述基于稀疏特征的三维人脸识别方法中，使用结合稀疏表示和字典学习的K‑SVD算法对三维人脸模型进行特征提取，减少了数据维度和计算成本。算法简单且易于实现，具有较高的识别率和较强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 稀疏特征 三维人脸识别 人脸信息 三维 稀疏表示 字典学习 预处理 三维人脸模型 分类结果 分类信息 数据维度 特征提取 分类器 后提取 鲁棒性 识别率 算法 预测 | ||
【主权项】：
1.基于稀疏特征的三维人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1、获取三维人脸信息，对所述三维人脸信息进行预处理；S2、将所述三维人脸信息通过稀疏表示和字典学习后提取具有分类信息的稀疏特征；S3、使用分类器对提取到的所述稀疏特征进行类别预测，获取最终分类结果。
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