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基于非负自适应特征提取的人脸识别方法、装置及设备

摘要

本发明实施例公开了一种基于非负自适应特征提取的人脸识别方法、装置、设备及计算机存储介质。其中,方法包括将非负矩阵分解,特征提取和自适应邻域学习集成进为统一的框架,利用非负矩阵分解技术得到局部重构数据,在非负重构空间和特征嵌入空间对重构误差同时进行最小化,对重构数据进行权重自适应构造和标签传播学习,并利用基于投影的特征近似错误项进行最小化学习;通过对人脸识别模型进行交替优化和学习,得到用于保持近邻信息的自适应权重系数矩阵、用于提取特征的投影矩阵及近邻保持非负分解矩阵;利用投影矩阵提取人脸测试样本集的识别特征,以利用人脸识别模型根据识别特征实现人脸识别。本申请提供的技术方案提升了人脸识别的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN108121962A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-06-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 苏州大学;

    申请/专利号CN201711393961.3

  • 发明设计人 张召;唐泽民;张莉;王邦军;

    申请日2017-12-21

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11227 北京集佳知识产权代理有限公司;

  • 代理人罗满

  • 地址 215104 江苏省苏州市吴中区吴中大道1188号

  • 入库时间 2023-06-19 05:35:28

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-06-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20171221

    实质审查的生效

  • 2018-06-05

    公开

    公开

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