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一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法
成果名称: | 一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法 | 关键字: | 人脸 , 图像 , 人脸识别 , 识别 , 判别 , 回归 , 近邻 , 训练 , 模型 , 算法 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 江苏省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN202010128217.6 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 江南大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 6.00 | 所属十强产业: |
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。
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