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基于虚拟样本和残差融合的权重稀疏表示的人脸识别方法

摘要

本发明提供了一种基于虚拟样本和残差融合的权重稀疏表示的人脸识别方法,包括如下步骤:输入原始训练样本和待测人脸图像,将原始训练样本中的图像和待测人脸图像进行归一化预处理,再将原始训练样本的图像分别进行几何对称变换和添加随机噪声构造虚拟训练样本;分别计算原始训练样本和虚拟训练样本在稀疏表示待测人脸图像时的每一类训练样本的稀疏系数并稀疏重构该类训练样本;分别将原始训练样本和虚拟训练样本在稀疏表示待测人脸图像时的误差通过适当的函数将其投射为对应训练样本的权重;分别计算待测人脸图像与稀疏重构后的所有训练样本中的同一类训练样本之间的残差并进行加权;得到加权后的残差值最小的类别即为人脸识别结果。

著录项

  • 公开/公告号CN111325162A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湖南大学;

    申请/专利号CN202010116497.9

  • 发明设计人 朱宁波;张灿辉;

    申请日2020-02-25

  • 分类号

  • 代理机构深圳市中原力和专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人胡国良

  • 地址 410001 湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门

  • 入库时间 2023-12-17 09:42:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200225

    实质审查的生效

  • 2020-06-23

    公开

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