[发明专利]一种基于特征表示集的跨分辨率人脸识别方法有效
| 申请号： | 201910055693.7 | 申请日： | 2019-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN109815889B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 高广谓;汪焰南;朱冬;吴松松;荆晓远;岳东 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06K9/62;G06V10/774 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 陈望坡;姚姣阳 |
| 地址： | 210023 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征表示集的跨分辨率人脸识别方法，包括以下步骤：先获取高分辨率训练样本图像、低分辨率测试样本图像和高低分辨率训练字典图像各个像素位置的图像块；然后对低质量测试图像中的每个图像块，运用图像块的约束P范数正则回归方法获得其在低质量训练字典图像中对应位置上的图像块集合的线性表示，运用同样方法对高分辨率训练样本图像获得其在高分辨率字典对应位置上图像块集合的线性表示；再对低分辨率测试图像块特征表示集合和高分辨率训练图像特征表示集进行相似性度量；最后测试图像类别。本发明的优点是：能对分辨率不一致的人脸图像进行准确身份识别，有效解决了因人脸图像分辨率不一致难以识别的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 表示 分辨率 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征表示集的跨分辨率人脸识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：获取高分辨率训练样本图像、低分辨率测试样本图像和高低分辨率训练字典图像中各个像素位置的图像块；步骤二：对低分辨率测试样本图像中的每个图像块，运用运用基于P范数正则的回归表示方法获得其在低分辨率训练字典图像上对应位置的图像块集合的线性表示；同时对高分辨率训练样本图像中的每个图像块，运用运用基于P范数正则的回归表示方法获得其在高分辨率训练字典图像上对应位置的图像块集合的线性表示；步骤三：对步骤二得的低分辨率测试样本图像特征表示集合和高分辨率训练样本图像特征表示集合进行相似性度量；步骤四：根据步骤三得到的数据，对低分辨率测试样本图像完成分类，输出低分辨率测试样本图像的类别。
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