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一种基于子空间学习的小样本人脸识别方法

摘要

本发明涉及一种基于子空间学习的小样本人脸识别方法,属于人脸识别技术领域。本方法针对小样本人脸识别,提出了基于标签释放和贡献度区分的子空间学习方法,通过对系数矩阵进行加权,对重要的数据点赋予更高的权重,以便子空间学习中重构的样本更加准确,从而学习到更好的变换矩阵或子空间。特别是利用标签释放、线性回归、对角非零约束来学习一个子空间,使得映射空间的同类样本差异减小、异类样本差异增,进而有利于分类准确识别。

著录项

  • 公开/公告号CN114332986A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN202111485173.3

  • 发明设计人 樊肖锦;祝烈煌;

    申请日2021-12-07

  • 分类号G06V40/16(20220101);G06K9/62(20220101);G06V10/774(20220101);

  • 代理机构11639 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人王松

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2023-06-19 14:51:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    公开

    发明专利申请公布

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