一种基于多特征空间稀疏分类器的人脸识别方法

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专利权人:

天津大学

发明人:

金志刚,徐楚

申请号：

CN201410046606.9

公开号：

CN103793694B

申请日:

2014.02.10

申请国别(地区):

中国

年份:

2017

代理人:

程毓英

摘要：

本发明提出一种基于多特征空间稀疏分类器的人脸识别方法，包括，将原始训练样本{X₁…X_N}分别投影到Eigenface，Laplacianface和Gabor特征空间形成子字典O^E,O^L和O^G；利用遗传算法对三个子字典进行联合优化训练得到子字典N^E,N^L,N^G；分别利用子字典N^E,N^L,N^G训练稀疏分类器SRC，每个稀疏分类器分别对待测样本进行稀疏表示并求出对应第i类训练样本的残差分别为R_i^E,R_i^L,R_i^G，然后计算对应第i类训练样本的残差的均值，残差均值E[R_i]的最小值对应的类即为待测人脸样本所属类别。本发明的人脸识别方法所采用的该字典训练方法能够分别选出每个子字典中最具区分能力的样本，使得基于使用此字典的稀疏分类器的人脸识别正确率提高。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/