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基于矩阵的联合稀疏局部保持投影人脸识别方法

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本发明提供了一种基于矩阵的联合稀疏局部保持投影人脸识别方法，由于核范数度量的是矩阵奇异值之和，对数据的变化具有更强的鲁棒性，所以本发明利用核范数作为基本的度量来增强2D‑LPP的鲁棒性。传统的特征提取方法并没有考虑投影矩阵的稀疏性。虽然基于L₁的方法能够学习到稀疏的投影，但其并不具有联合稀疏的特性。本方法利用具有联合稀疏特性的L_2,1范数作为正则项，能有效地学习到联合稀疏鉴别投影，从而进行有效的特征提取与选择。实验证明本发明的方法能有效地改进2D‑LPP中存在的鲁棒性并实现联合稀疏特征提取与选择。

著录项

公开/公告号CN108121964B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-21

原文格式PDF
申请/专利权人深圳大学;
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申请/专利号CN201711394265.4
发明设计人赖志辉;陈育东;邓业宽;
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申请日2017-12-21
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构44451 深圳市添源知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人黎健任
地址 518000 广东省深圳市南山区南海大道3688号
入库时间 2022-08-23 10:56:09

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-04-21

授权

授权
2018-06-29

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20171221

实质审查的生效
2018-06-29

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20171221

实质审查的生效
2018-06-05

公开

公开
2018-06-05

公开

公开
2018-06-05

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