基于非负自适应特征提取的人脸识别方法、装置及设备
授权
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。

基本信息
专利标题 :
基于非负自适应特征提取的人脸识别方法、装置及设备
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108121962A
申请号 :
CN201711393961.3
公开(公告)日 :
2018-06-05
申请日 :
2017-12-21
授权号 :
CN108121962B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
张召唐泽民张莉王邦军
申请人 :
苏州大学
申请人地址 :
江苏省苏州市吴中区吴中大道1188号
代理机构 :
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 :
罗满
优先权 :
CN201711393961.3
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-05-17 :
授权
2018-06-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20171221
2018-06-05 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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