[發明專利]基于半監督子塊聯合回歸的單樣本人臉識別方法

有效

• 申請號: 201611010248.1
• 申請日: 2016-11-17
• 公開（公告）號: CN106599787B
• 公開（公告）日: 2019-07-02
• 發明（設計）人: 劉凡;許峰
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 姜慧勤

1.基于半監督子塊聯合回歸的單樣本人臉識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，用大小相等的正方形窗口對所有類的訓練人臉圖像和測試人臉圖像進行分塊，正方形窗口滑過圖像的每個像素點，在圖像的每一個像素點處得到對應的一個正方形塊，第k個類的訓練人臉圖像像素i處的正方形塊所對應的向量表示為K表示訓練人臉圖像的總個數或總類別數；

步驟2，利用所有類的訓練人臉圖像像素i處對應的正方形塊構建塊訓練樣本集其所對應的類別標簽矩陣為Y∈R^K×K；利用所有測試人臉圖像像素i處對應的正方形塊構建塊測試樣本集Zⁱ，設其所對應的類別標簽矩陣為N表示測試人臉圖像的總個數；設定塊訓練樣本集Xⁱ和塊測試樣本集Zⁱ到其類別標簽矩陣Y和Y_unlabeled的映射矩陣為W_i，聯合所有像素i處對應的塊訓練樣本集和塊測試樣本集，從而得到基于半監督的聯合回歸模型；

所述基于半監督的聯合回歸模型為：

其中，表示塊測試樣本集Zⁱ映射到[1,1,…,1]^T∈R^K時產生的誤差，E＝[E¹；E²；…；E^M]，Eⁱ表示誤差，W＝[W₁；W₂；…；W_M]，α表示的誤差項系數，i＝1,…,M，M表示各訓練人臉圖像或測試人臉圖像分成的正方形塊的總塊數，λ表示||W||_2,1的正則項系數，||·||_2,1表示2,1范數，T表示轉置；

步驟3，通過非嚴格的增廣拉格朗日乘法求解步驟2基于半監督的聯合回歸模型，得到所有像素i處的塊訓練樣本集和塊測試樣本集對應的映射矩陣W_i；

步驟4，根據映射矩陣W_i，對每個測試人臉圖像的各正方形塊進行分類；

步驟5，識別每個測試人臉圖像的各正方形塊的類別后，通過投票的方式確定測試人臉圖像所屬的類別。

2.根據權利要求1所述基于半監督子塊聯合回歸的單樣本人臉識別方法，其特征在于，所述步驟1的具體過程為：

1.1定義圖像中任意一個像素i為中心、半徑為r、大小為(2r+1)×(2r+1)的正方形塊作為像素i對應的正方形塊；

1.2采用邊緣像素境像的方法處理圖像的邊緣像素，得到以圖像的邊緣像素為中心的正方形塊。