[發明專利]海量人臉庫應用環境下的人臉快速識別方法有效
| 申請號： | 201210028942.1 | 申請日： | 2012-02-09 |
| 公開（公告）號： | CN102609733A | 公開（公告）日： | 2012-07-25 |
| 發明（設計）人： | 康一梅;趙元;柴鋰君 | 申請（專利權）人： | 北京航空航天大學 |
| 主分類號： | G06K9/66 | 分類號： | G06K9/66;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251 | 代理人： | 顧煒;盧紀 |
| 地址： | 100191*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 海量 人臉庫 應用 環境 快速 識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種海量人臉庫應用環境下的人臉快速識別方法，其特征在于如下步驟：
步驟一：輸入海量人臉數據庫、人臉庫中樣本的數量N值、人臉庫中樣本類別數C值；
步驟二：
1)對人臉庫的所有測試樣本計算樣本均值；
2)計算中心化樣本矩陣：將人臉庫所有測試樣本減去步驟1中所得樣本均值；
3)計算中心化樣本矩陣的內積矩陣；
4)計算內積矩陣的特征值與特征向量，將特征值由大到小排列，取前N-C個較大的特征值所對應的特征向量，組成子空間矩陣WPCA；
5)定義每個類的類內離散度和類間離散度；
6)計算能夠使得樣本可分性得到最大化的某一維度空間WLDA；
7)最終以類內聚合度最大、類間耦合度最小的原則映射的空間為：
W＝WPCA*WLDA
將所有的訓練樣本均值向量向這個空間投影；
8)隨機選擇兩個樣本點作為簇中心，將所有樣本按照距離最近的原則劃分其所屬簇；
9)計算簇均值，若簇均值與當前簇中心不重合，則以簇均值為中心重新劃分簇，否則轉向步驟10；
10)以生成的兩個簇為輸入數據，在每個簇中分別隨機選擇兩個坐標點作為簇中心，按照步驟8)至步驟9)迭代劃分，直至當前生成的簇的個數等于K；
11)在每個簇上使用PCA+LDA算法進行特征提取，得到K組人臉特征；
步驟三：輸出K組人臉特征。
下載完整專利技術內容需要扣除積分，VIP會員可以免費下載。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于北京航空航天大學，未經北京航空航天大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201210028942.1/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
