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本发明公开了一种非凸低秩分解和叠加线性稀疏表示的人脸识别方法。本发明步骤如下：1、根据低秩矩阵分解理论，将γ范数取代核范数用于低秩矩阵分解，并引入结构不相干判别项，形成判别性非凸低秩分解；2、对判别性非凸低秩分解进行求解，把人脸样本矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵；3、将低秩矩阵通过叠加线性表示分解为原型字典和变异字典，然后把两个字典通过线性加权联合作为测试时用的字典；4、利用稀疏表示算法，运用同伦法求得l1范数的稀疏系数，通过重构最小化稀疏残差模型对人脸图片进行分类识别，将待测试人脸样本归为误差最小的一类中，从而实现人脸识别。本发明在遮挡和噪声污染情况下，能保持较好鲁棒性和高效性。

本发明属于人脸识别技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的安检人脸识别装置，包括底座和人脸识别器，底座内设有承重腔，承重腔对称的两端内壁上分别开设有出气口，出气口内固定连接有滤网，底座的端面上固定连接有支撑组件，支撑组件背离底座的一端转动连接有保护框，保护框上设有单独的端口，保护框的端口处设有消毒机构，人脸识别器与保护框背离端口的一端端面固定连接。优点在于：本发明可较好的适应不同身高的人群使用，使其使用简便，无需过度俯仰操作，也间接的提高了识别的效率和效果，同时便于拆卸维修，还可防止使用的人因携带病菌形成传染源，保护周边环境健康安稳。

本发明涉及一种基于独立分量分析网络的人脸识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：对输入的人脸图像进行裁剪、对齐、归一化预处理；步骤2：采用一组已经训练好的ICA滤波得到一组映射图像；步骤3：对每张映射图像进行非线性与池化处理以获取更高效的特征映射图像；步骤4：对每张映射图像进行分块的LBP编码，然后全部串起来得到特征表达；步骤5：对特征表达进行WPCA降维，最后采用余弦相似测量对两张人脸图像进行识别验证。本发明采用训练好的ICA滤波应用到CNN中构成单身网络，基于ICA滤波不同的感知区域得到多尺度信息。在人脸识别中能够保证较高的识别率，同时有效地降低计算量，便于推广应用。

本发明具体为基于人脸识别的医院分诊叫号系统，涉及医疗信息化与生物识别技术领域，包括：构建初始候诊队列；接收无感签到与验证模块的患者检查返回信号，并响应于该信号，调用来自数据互联与系统管理模块的离场时间戳和医生平均看诊时长，并计算患者的优先权重值。本发明中，量化患者因检查产生的等待损失并结合场景化插入策略，显著提升队列管理的公平性与效率；智能队列重算算法先基于患者离场时间戳、医生平均看诊时长计算已损失等待时间，再转化为等效等待位次，最后结合初始优先级系数生成优先权重值，实现等待损失越严重、优先级越高，补偿越充分的精准调队。

本实用新型公开了一种人脸识别用高清摄像头，包括：支撑柱和防护机构，所述支撑柱顶端固定安装有安装座，所述安装座上方设置有高清摄像头，所述高清摄像头两侧均固定焊接有安装杆，所述安装杆底端固定焊接在安装座上，所述防护机构设置在安装座上，所述防护机构包括两个防护罩、滑动组件和调节组件，两个所述防护罩对称设置且滑动连接在高清摄像头的镜头端，所述安装座位于防护罩下方的顶侧表面开设有两个对称设置的通槽，所述滑动组件包括支撑杆、移动块和移动杆。本实用新型可达到在不影响高清摄像头使用的前提下对高清摄像头的镜头端的保护，避免高清摄像头的镜头端容易受到外力损坏，提高了摄像头的使用寿命。

本实用新型属于采集架技术领域，具体涉及人脸识别用图像视频采集架，包括底座，所述底座上方固定设置有移动机构，所述移动机构上方固定设置有图像视频采集机构。通过设置在图像视频采集机构中的采集摄像头与照明灯，可以有效的、准确的采集人脸图像，并通过第二电机带动皮带、传动轴旋转，可使得采集摄像头与照明灯，根据现场采集情况，做360度无死角的采集，同时可通过第一液压缸带动支撑横板、采集摄像头与照明灯，根据现场的实际情况，上下移动，调整高低度，提高了装置的灵活性，从而方便图像视频信采集的位置调整，本装置能够将摄像头快速安装，提高了便捷性，且能够根据实际情况带动摄像头调节角度，有利于人脸识别，适用于不同身高的人群。