[发明专利]一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法有效
| 申请号： | 202010128217.6 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111339960B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 葛洪伟;王双喜;韩青麟;郑俊豪 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/766 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 彭素琴 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法，属于智能信息处理领域。所述方法利用低秩框架，稀疏一致性约束和图嵌入约束来提高人脸识别的准确度。其实现过程为：将图嵌入约束，稀疏一致性约束和标签松弛方法融入到低秩回归框架中，形成新的判别低秩回归模型。新的判别低秩回归模型能有效的挖掘人脸图像间的全局和局部信息，从而提高人脸识别的精度。通过模型的优化求解，获得转换矩阵，利用转换矩阵将原始图像空间转换到具有更强的紧凑性和判别性的图像特征空间，最后利用最近邻分类算法进行人脸识别。与现有技术相比，本发明提出的人脸识别方法对低分辨率、噪声大等质量低劣的人脸图像的识别鲁棒性更高，且识别精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 判别 回归 模型 识别 方法 | ||
【主权项】：
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