[發明專利]一種人臉編碼及識別方法

在審

• 申請號: 201610055126.8
• 申請日: 2016-01-27
• 公開（公告）號: CN105718914A
• 公開（公告）日: 2016-06-29
• 發明（設計）人: 劉偉鋒
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 青島致嘉知識產權代理事務所(普通合伙) 37236
• 代理人: 劉曉

1.一種人臉編碼及識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、提取人臉圖像特征；

S2、基于提取的人臉圖像特征，分析人臉圖像庫中人臉圖像樣本的高階圖 結構p-Laplacian信息，并進行字典學習；

S3、根據獲得的字典，分析人臉圖像的稀疏編碼；

S4、基于人臉圖像的稀疏編碼獲得預測模型；

S5、基于預測模型對待識別人臉圖像進行識別。

2.根據權利要求1所述的一種人臉編碼及識別方法，其特征在于，所述步 驟S2中進行字典學習的具體過程如下：

S21、初始化：設定用以平衡p-Laplacian正則項和稀疏項的參數γ₁，γ₂及字 典元素數目并生成學習字典D；

S22、固定字典D，通過目標函數分析圖像 對應的稀疏編碼W，X為人臉圖像特征矩陣，Δ_pW為圖像樣本高階圖結構p-Laplac ian信息；

S23、固定稀疏編碼W，通過目標函數分析特征字 典D；

S24、判斷目標函數是否滿足收斂條件，若滿足，則結束，否則，返回執行 S22。

3.根據權利要求1所述的一種人臉編碼及識別方法，其特征在于，所述步 驟S3基于學習字典分析人臉圖像的稀疏編碼的具體過程如下：

S31、初始化：根據學習字典設定D和參數γ₃，設定x是待標記圖像的輸入人 臉圖像特征，w是其對應的稀疏編碼；

S32、通過目標函數分析輸入人臉圖像的稀疏編碼w。

4.根據權利要求1所述的一種人臉編碼及識別方法，其特征在于，所述步 驟S2中獲得高階圖結構p-Laplacian信息的過程如下：

S221、初始化：設人臉圖像庫中人臉圖像構成的圖結構為G_ω＝(V，E)，其中V 代表N個人臉圖像樣本點的組成集合，E代表人臉圖像樣本點連接的邊集合，ω代 表樣本點鄰接關系的權重計算函數，人臉圖像樣本點與其標記概念間存在函數 關系f：V→R；

S222、分析樣本點的鄰接關系權重ω；

S223、分析每一個樣本點p-Laplacian信息。

5.根據權利要求4所述的一種人臉編碼及識別方法，其特征在于，所述步 驟S223包括：

S2231、分析每個樣本點v的加權梯度其中u～v表示 樣本點u是點v的鄰接點；

S2232、分析每個樣本點v的P-Laplacian信息。