[發(fā)明專(zhuān)利]基于高維流形學(xué)習(xí)的人臉特征庫(kù)構(gòu)建方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510658527.8
• 申請(qǐng)日: 2015-10-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105184281A
• 公開(kāi)（公告）日: 2015-12-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡靜
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海電機(jī)學(xué)院
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 上海思微知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31237
• 代理人: 菅秀君

1.一種基于高維流形學(xué)習(xí)的人臉特征庫(kù)構(gòu)建方法，其特征在于包括：

第一步驟：為各個(gè)系統(tǒng)參數(shù)賦初值；

第二步驟：確定高維數(shù)空間中的內(nèi)在維數(shù)d，作為人臉特征在高維空間中的內(nèi)在維數(shù)d；

第三步驟：構(gòu)建近鄰圖，尋找和每個(gè)樣本距離最近的K個(gè)樣本點(diǎn)作為近鄰，在每個(gè)樣本和它的近鄰之間建立連接，從而構(gòu)成一個(gè)近鄰圖，兩點(diǎn)之間的距離來(lái)表示近鄰圖的邊；

第四步驟：計(jì)算近鄰圖中任意兩個(gè)樣本之間的測(cè)地距離；計(jì)算該近鄰圖上兩點(diǎn)之間的最短路徑，作為樣本點(diǎn)之間的測(cè)線(xiàn)距離的近似；

第五步驟：利用計(jì)算得到的測(cè)地距離以及測(cè)線(xiàn)距離的近似，獲得近鄰圖的低維投影，從而構(gòu)造一個(gè)保持本質(zhì)幾何結(jié)構(gòu)的d維歐氏空間；

第六步驟：對(duì)低維空間進(jìn)行聚類(lèi)，選擇聚類(lèi)中心為代表性人臉圖像構(gòu)建人臉低維特征庫(kù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于高維流形學(xué)習(xí)的人臉特征庫(kù)構(gòu)建方法，其特征在于，在第一步驟中，鄰域值和內(nèi)在維數(shù)都賦初值為1。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于高維流形學(xué)習(xí)的人臉特征庫(kù)構(gòu)建方法，其特征在于，在第五步驟中采用經(jīng)典的MDS算法。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于高維流形學(xué)習(xí)的人臉特征庫(kù)構(gòu)建方法，其特征在于，在第六步驟中使用K均值算法。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于高維流形學(xué)習(xí)的人臉特征庫(kù)構(gòu)建方法，其特征在于，在第二步驟根據(jù)Sammon系數(shù)方法來(lái)確定高維數(shù)空間中的內(nèi)在維數(shù)。