[发明专利]稀疏表示域中基于深度特征学习的人脸识别方法及系统有效
| 申请号： | 202011275794.4 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112380995B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 向友君;阮荣钜;翁子淳 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 常柯阳 |
| 地址： | 511458 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种稀疏表示域中基于深度特征学习的人脸识别方法及系统，其中方法包括以下步骤：获取人脸图像；采用二维小波分解、局部二值算子与梯度算子对所述人脸图像进行处理，获得所述人脸图像的稀疏表示；将所述稀疏表示输入人脸识别模型进行人脸识别，获得人脸识别结果。本发明通过二维小波变换、局部二值算子和梯度算子处理原始人脸获得稀疏表示，去除冗余信息并保留了富含语义的信息，更适合神经网络对深度特征进行提取，提高人脸识别准确度，可广泛应用于计算机视觉领域。 | ||
| 搜索关键词： | 稀疏 表示 域中 基于 深度 特征 学习 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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