一种基于子空间学习的小样本人脸识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于子空间学习的小样本人脸识别方法，属于人脸识别技术领域。本方法针对小样本人脸识别，提出了基于标签释放和贡献度区分的子空间学习方法，通过对系数矩阵进行加权，对重要的数据点赋予更高的权重，以便子空间学习中重构的样本更加准确，从而学习到更好的变换矩阵或子空间。特别是利用标签释放、线性回归、对角非零约束来学习一个子空间，使得映射空间的同类样本差异减小、异类样本差异增，进而有利于分类准确识别。
基本信息
专利标题 ：
一种基于子空间学习的小样本人脸识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332986A
申请号 ：
CN202111485173.3
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
樊肖锦祝烈煌
申请人 ：
北京理工大学
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村南大街5号
代理机构 ：
北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王松
优先权 ：
CN202111485173.3
主分类号 ：
G06V40/16
IPC分类号 ：
G06V40/16 G06K9/62 G06V10/774
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/16
申请日 : 20211207
申请日 : 20211207
2022-04-12 ：
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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