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一种基于关键帧和联合稀疏表示的无约束人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于关键帧和联合稀疏表示的无约束人脸识别方法,包括如下步骤:首先对输入的监控视频目标人脸进行检测和跟踪,从而获取完整人脸序列信息;然后利用人脸关键点的位置估计序列中每个人脸的旋转角度,并对旋转角度进行聚类得到基于人脸姿态的关键帧;最后,通过公开的人脸数据集构建用于训练的字典集,同时采用迭代优化的方式求解最优联合稀疏系数矩阵,并根据测试集和最优联合稀疏系数矩阵计算字典集中每个类别对应的重构误差,取最小重构误差的类别作为人脸身份。

著录项

  • 公开/公告号CN110188718B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京大学;

    申请/专利号CN201910480359.6

  • 发明设计人 孙正兴;徐峻峰;王佺;胡安琦;

    申请日2019-06-04

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06T7/277(20170101);

  • 代理机构32237 江苏圣典律师事务所;

  • 代理人胡建华;于瀚文

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号南京大学

  • 入库时间 2022-08-23 11:37:27

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