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公开(公告)号:CN106897700B
公开(公告)日:2020-04-07
申请号:CN201710107890.X
申请日:2017-02-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种单样本人脸识别方法及系统,该方法包括:将待识别人脸图像划分成t个子图;其中,t为正整数;提取与待识别人脸图像的t个子图一一对应的t个特征;将待识别人脸图像的t个特征输入预先基于训练集并结合子图权重集合得到的单样本人脸识别模型,得到待识别人脸图像对应的类别;其中,子图权重集合为在对训练集中所有人脸图像样本的类间距离进行最大化处理后得到的集合;子图权重集合中的第r个权重为训练集中任一人脸图像样本的第r个子图对应的权重。本申请有效地提升了单样本人脸识别技术的识别率。
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公开(公告)号:CN106897700A
公开(公告)日:2017-06-27
申请号:CN201710107890.X
申请日:2017-02-27
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种单样本人脸识别方法及系统,该方法包括:将待识别人脸图像划分成t个子图;其中,t为正整数;提取与待识别人脸图像的t个子图一一对应的t个特征;将待识别人脸图像的t个特征输入预先基于训练集并结合子图权重集合得到的单样本人脸识别模型,得到待识别人脸图像对应的类别;其中,子图权重集合为在对训练集中所有人脸图像样本的类间距离进行最大化处理后得到的集合;子图权重集合中的第r个权重为训练集中任一人脸图像样本的第r个子图对应的权重。本申请有效地提升了单样本人脸识别技术的识别率。
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公开(公告)号:CN107958241A
公开(公告)日:2018-04-24
申请号:CN201810007877.1
申请日:2018-01-04
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/6256 , G06K9/6276
Abstract: 本发明公开了一种单样本人脸识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质,包括对待识别图像进行预处理,得到行列一致的待识别单样本;采用预先计算出的SVD投影矩阵和LU投影矩阵分别对待识别单样本进行投影,得到第一判别特征和第二判别特征;利用第一判别特征、第二判别特征、第一计算关系式、预先依据原始训练样本集计算出的SVD权重、LU权重、与原始训练样本集中的各个原始训练样本一一对应的各个SVD判别特征和各个LU判别特征计算出待识别单样本到各个原始单样本的距离;采用最近邻分类器从各个距离中确定出待识别单样本距离最近的原始单样本,并以确定出待识别单样本的类别。扩展了数据的求解范围,提高了识别率和识别性能。
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公开(公告)号:CN107958241B
公开(公告)日:2021-09-21
申请号:CN201810007877.1
申请日:2018-01-04
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种单样本人脸识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质,包括对待识别图像进行预处理,得到行列一致的待识别单样本;采用预先计算出的SVD投影矩阵和LU投影矩阵分别对待识别单样本进行投影,得到第一判别特征和第二判别特征;利用第一判别特征、第二判别特征、第一计算关系式、预先依据原始训练样本集计算出的SVD权重、LU权重、与原始训练样本集中的各个原始训练样本一一对应的各个SVD判别特征和各个LU判别特征计算出待识别单样本到各个原始单样本的距离;采用最近邻分类器从各个距离中确定出待识别单样本距离最近的原始单样本,并以确定出待识别单样本的类别。扩展了数据的求解范围,提高了识别率和识别性能。
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