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一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN111339960A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江南大学;

    申请/专利号CN202010128217.6

  • 发明设计人 葛洪伟;王双喜;韩青麟;郑俊豪;

    申请日2020-02-28

  • 分类号

  • 代理机构哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人彭素琴

  • 地址 214000 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号

  • 入库时间 2023-12-17 09:59:34

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200228

    实质审查的生效

  • 2020-06-26

    公开

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