[发明专利]一种基于多核关联集成降维的人脸识别方法有效
| 申请号： | 201810770749.2 | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN108932501B | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 沈项军;罗晓贞 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多核关联集成降维的人脸识别方法，通过以下步骤：对人脸图片数据进行预处理，获得训练样本矩阵，对数据样本矩阵用多核关联集成进行数据降维处理，根据特征值和特征向量确定每个核模型的权重，从而加权匹配分类器，从而解决了人脸识别原始数据维度高，处理难的问题，以及基于核的典型关联分析降维方法中需要选择核函数和函数中参数的问题，从而获得更高的人脸识别率，可以缩短了匹配时间、降低了匹配难度，使得人脸识别过程会更加准确地实现，获得更高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多核 关联 集成 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多核关联集成降维的人脸识别方法,其特征在于，包括以下步骤：对人脸图片数据进行预处理，获得训练样本矩阵，对数据样本矩阵用多核关联集成进行数据降维处理，提取特征值和特征向量，根据每个和核模型的权重加权匹配分类器，对降维后的数据进行分类。
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