一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法[CN202010128217.6] - 江南大学

专利申请

2020-02-28
公布公告

2023-08-11
授权日期

2023-08-11
终止

2033-08-08

一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202010128217.6 申请日期： 2020-02-28 专利主类别： G06V40/16 {{ classMap["G06V40/16"] }}

申请人名称：江南大学

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申请人地址：江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号

专利分类项目

G06V40/16 :

G06V10/766 :

专利注册信息

初审公告期号	2020-02-28	初审公告日期	2023-08-11
注册公告期号	2023-08-11	注册公告日期	2023-08-11
专用权期限	2023-08-11 - 2033-08-08	专利类型	发明授权
代理组织机构	哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

本发明公开了一种基于判别低秩回归模型的人脸识别方法，属于智能信息处理领域。所述方法利用低秩框架，稀疏一致性约束和图嵌入约束来提高人脸识别的准确度。其实现过程为：将图嵌入约束，稀疏一致性约束和标签松弛方法融入到低秩回归框架中，形成新的判别低秩回归模型。新的判别低秩回归模型能有效的挖掘人脸图像间的全局和局部信息，从而提高人脸识别的精度。通过模型的优化求解，获得转换矩阵，利用转换矩阵将原始图像空间转换到具有更强的紧凑性和判别性的图像特征空间，最后利用最近邻分类算法进行人脸识别。与现有技术相比，本发明提出的人脸识别方法对低分辨率、噪声大等质量低劣的人脸图像的识别鲁棒性更高，且识别精度更高。

法律进度