-
公开(公告)号：CN109376706A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811467055.8
申请日：2018-12-03
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒判别字典对学习的人脸识别方法，该方法包括以下步骤：接收对目标人脸信息的识别请求；通过预设的人脸识别模型查找与目标人脸信息对应的目标类人脸信息集；其中，人脸识别模型为通过结合鲁棒判别字典对学习算法、自适应稀疏编码表示以及邻域自适应重构生成的；从目标类人脸信息集中调取预存的目标参照人脸信息，并利用目标参照人脸信息对目标人脸信息进行识别。应用本发明实施例所提供的技术方案，较大地缩短了对人脸识别的耗时，提高了对人脸信息集的分类精度，提高了识别的准确度。本发明还公开了一种基于鲁棒判别字典对学习的人脸识别装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。
-
公开(公告)号：CN108509833B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201711393942.0
申请日：2017-12-21
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于结构化分析字典的人脸识别方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，方法包括将人脸训练样本集和人脸测试样本集输入人脸识别模型中，并对人脸识别模型进行参数初始化，人脸识别模型包括多个子分类器，每个子分类器对应人脸训练样本集中的一个类别；对人脸训练样本集中包含的每一类别的数据集进行结构化字典学习，得到各类别数据集的子字典和相对应的子稀疏编码；对各类别数据集的子稀疏编码进行近似分析，得到各子稀疏编码的子投影；根据各子投影及人脸训练样本集训练人脸识别模型中的各子分类器；利用人脸识别模型中的各子分类器对人脸测试样本集进行分类识别。本申请的技术方案有效的提升了人脸识别的效率和准确度。
-
公开(公告)号：CN108509833A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201711393942.0
申请日：2017-12-21
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于结构化分析字典的人脸识别方法、装置、设备及计算机存储介质。其中，方法包括将人脸训练样本集和人脸测试样本集输入人脸识别模型中，并对人脸识别模型进行参数初始化，人脸识别模型包括多个子分类器，每个子分类器对应人脸训练样本集中的一个类别；对人脸训练样本集中包含的每一类别的数据集进行结构化字典学习，得到各类别数据集的子字典和相对应的子稀疏编码；对各类别数据集的子稀疏编码进行近似分析，得到各子稀疏编码的子投影；根据各子投影及人脸训练样本集训练人脸识别模型中的各子分类器；利用人脸识别模型中的各子分类器对人脸测试样本集进行分类识别。本申请的技术方案有效的提升了人脸识别的效率和准确度。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.038 seconds)
