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摘 要:本发明公开了一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法,属于智能信息处理领域。所述方法利用低秩框架,稀疏一致性约束和图嵌入约束来提高人脸识别的准确度。其实现过程为:将图嵌入约束,稀疏一致性约束和标签松弛方法融入到低秩回归框架中,形成新的判别低秩回归模型。新的判别低秩回归模型能有效的挖掘人脸图像间的全局和局部信息,从而提高人脸识别的精度。通过模型的优化求解,获得转换矩阵,利用转换矩阵将原始图像空间转换到具有更强的紧凑性和判别性的图像特征空间,最后利用最近邻分类算法进行人脸识别。与现有技术相比,本发明提出的人脸识别方法对低分辨率、噪声大等质量低劣的人脸图像的识别鲁棒性更高,且识别精度更高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010128217.6 | 专利名称: | 一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法 |
申请日: | 2020-02-28 | 申请/专利权人 | 江南大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V40/16搜分类 智能信息处理 考勤机 门禁机 安防 视频监控搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111339960B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |