[發明專利]基于多核字典學習的彩色人臉識別方法

有效

• 申請號: 201610051557.7
• 申請日: 2016-01-25
• 公開（公告）號: CN105740790B
• 公開（公告）日: 2019-01-08
• 發明（設計）人: 劉茜;荊曉遠;吳飛
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 江蘇愛信律師事務所 32241
• 代理人: 唐小紅

本發明公開了一種基于多核字典學習的彩色人臉識別方法，將多核學習技術應用到彩色人臉數據的字典學習和稀疏編碼過程中，通過設計核函數選擇準則，對彩色人臉圖像訓練樣本集的三個彩色分量分別挑選最優的核映射函數，再對核映射后的三個彩色分量分別學習三個特征提取系數矩陣、結構化字典和相應的稀疏編碼，然后使用學習得到的字典對待識別樣本的非線性特征進行稀疏編碼，并根據重構誤差進行分類和識別。本發明識別效果更高，并對圖像質量問題具有較好的魯棒性。

技術領域

本發明具體涉及基于多核字典學習的彩色人臉識別方法，屬于人臉識別技術領域。

背景技術

現有基于多核學習技術的彩色人臉識別方法包括：

對一個彩色人臉圖像訓練樣本集X，令n表示所有彩色人臉圖像訓練樣本的個數，X_R∈R^d×n、X_G∈R^d×n、X_B∈R^d×n分別表示R、G、B三個彩色分量樣本集，d表示彩色分量樣本維數；φ_R:R^d→H_R、φ_G:R^d→H_G、φ_B:R^d→H_B表示三個核映射，它們分別將R、G、B三個彩色分量樣本從原始d維的線性空間R^d映射到三個非線性高維核空間H_R、H_G、H_B，H_i的維數為k_i表示核映射φ_i對應的核函數，ω_i表示多核學習中對應核函數k_i的多核組合系數，表示中心化后的φ_i(X_i)；表示一個投影變換，它可以將φ_i(X_i)的樣本維數從降低到

基于彩色特征雙重多核鑒別分析的人臉識別方法(CD-MK-DA)(專利申請號201510104510.8)將多核子空間學習技術應用到彩色人臉特征的雙重鑒別分析中，對三個彩色分量分別使用三個不同的非線性核映射，再在各個彩色分量特征內部和不同彩色分量特征之間實現基于歐式距離的雙重鑒別分析。具體做法如下：

式中，tr(·)表示方陣的跡，是一個系數矩陣，滿足W_i＝φ_i(X_i)A_i，和分別表示加入多核組合系數的第i個彩色分量訓練樣本集內部的類內核特征散布矩陣和類間核特征散布矩陣，和分別表示加入多核組合系數的第i和第j個彩色分量訓練樣本集之間的類內核特征散布矩陣和類間核特征散布矩陣。

基于彩色特征雙重多核鑒別相關性分析的人臉識別方法(CD-MK-DCA)(專利申請號201510103084.6)將多核子空間學習技術應用到彩色人臉特征的雙重鑒別相關性分析中，對三個彩色分量分別使用三個不同的非線性核映射，再在各個彩色分量特征內部和不同彩色分量特征之間實現基于相關性度量的雙重鑒別相關性分析。具體做法如下：

式中，是一個系數矩陣，滿足和分別表示第i個彩色分量訓練樣本集內部的類內核特征相關性矩陣和類間核特征相關性矩陣，和分別表示第i和第j個彩色分量訓練樣本集之間的類內核特征相關性矩陣和類間核特征相關性矩陣。通過公式的等價變換，并加入多核組合系數，可得

式中，表示一個n_k階所有元素都為1的方陣。