[發明專利]基于獨立分量分析網絡的人臉識別方法有效
| 申請號： | 201710620955.0 | 申請日： | 2017-07-27 |
| 公開（公告）號： | CN107622225B | 公開（公告）日： | 2020-04-03 |
| 發明（設計）人： | 張永清;耿天玉;胡金蓉;符穎;郜東瑞;趙長名 | 申請（專利權）人： | 成都信息工程大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 成都智涌知識產權代理事務所(普通合伙) 51313 | 代理人： | 周正輝 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 獨立 分量 分析 網絡 識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于獨立分量分析網絡的人臉識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
步驟1：對輸入的人臉圖像進行裁剪、對齊、歸一化預處理；
步驟2：采用一組已經訓練好的ICA濾波得到一組映射圖像；在步驟2中，采用標準的獨立分量分析方法訓練ICA濾波，其計算公式如下：
s＝Wx＝UVx＝Uz (1)
其中，x為采樣樣本，W為濾波矩陣，z為預處理后的采樣樣本矩陣，U是通過ICA估計得到的一個方陣，V為白化矩陣，n為選擇的特征向量的個數；
步驟3：對每張映射圖像進行非線性與池化處理以獲取更高效的特征映射圖像；
步驟4：對每張特征映射圖像進行分塊的LBP編碼，然后全部串起來得到特征表達；
步驟5：對特征表達進行WPCA降維，最后采用余弦相似測量對兩張人臉圖像進行識別驗證。
2.如權利要求1所述的人臉識別方法，其特征在于，在步驟3中，對每張映射圖像進行非線性與池化處理采用ReLU運算，其公式如下：
y＝max(p,0) (3)
其中p為輸入的像素點，y為輸出像素點；采用平均池化的方法進行降維處理，公式如下：
其中，s代表池化的尺寸，j,k為圖像的像素點坐標，m,n為池化的采樣間隔。
3.如權利要求2所述的人臉識別方法，其特征在于，在步驟5中，采用WPCA法進行降維處理，然后采用余弦相似測量對兩個輸入向量fi，f'j打分：
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