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申请/专利权人：南京信息工程大学
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118038533B
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06V10/774;G06F17/16
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.07#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明公开了一种人脸识别方法、终端及介质，包括：对人脸训练数据进行预处理得到输入数据矩阵；基于输入数据矩阵求解任意三角形结构2DPCA优化模型的最大化问题过程为：基于输入数据矩阵和投影矩阵计算获得对角矩阵的对角元素；由对角矩阵的对角元素确定加权协方差矩阵的权重系数，计算获得具有保护全局几何结构的加权协方差矩阵；由加权协方差矩阵前若干个最大特征值对应的特征向量组成投影矩阵；循环迭代求解最优投影矩阵；利用最优投影矩阵对人脸测试样本进行特征提取获得低维特征，利用低维特征进行人脸识别预测；本发明对噪声干扰进行有效抑制，确保更准确和可靠的识别结果，提高了人脸识别的鲁棒性。
主权项：1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对人脸训练数据进行预处理得到输入数据矩阵；引入鲁棒范数构建具有鲁棒特性的任意三角形结构2DPCA优化模型，包括： ；公式中，为输入数据矩阵；V为投影矩阵；是矩阵的迹运算；和为对角元素；p是0-2的输入变量参数；N表示为输入数据矩阵的数量；m表示为输入数据矩阵中元素的数量；i表示为输入数据矩阵的序号；j表示为输入数据矩阵中元素的序号；基于输入数据矩阵求解任意三角形结构2DPCA优化模型的最大化问题过程为：基于输入数据矩阵和投影矩阵计算获得对角矩阵的对角元素；由对角矩阵的对角元素确定加权协方差矩阵的权重系数，计算获得具有保护全局几何结构的加权协方差矩阵；由加权协方差矩阵前若干个最大特征值对应的特征向量组成投影矩阵；设定收敛条件并循环迭代，直至满足收敛条件求得最优投影矩阵；利用最优投影矩阵对人脸测试样本进行特征提取获得低维特征，利用低维特征进行人脸识别预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种人脸识别方法、终端及介质
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