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基于判别稀疏保持嵌入的非约束人脸图像降维方法

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摘要

本发明提供一种基于判别稀疏保持嵌入的非约束人脸图像降维方法，通过1)计算样本重构关系矩阵W，在计算样本稀疏重构关系时，引入类别标签，分别构建类内重构关系矩阵和类间重构关系矩阵，并且在稀疏重构阶段增加类内、类间紧凑度约束，有效增大待测样本与同类样本的重构关系，而减弱待测样本与异类样本的重构关系；2)计算低维投影矩阵P，计算低维投影矩阵时，增加全局约束因子，不仅考虑了样本的局部稀疏关系，也考虑了全局分布特性，进一步削弱异类伪近邻样本对低维投影的干扰，更准确挖掘出隐藏在复杂冗余数据中的低维流形本质结构；3)实现高维样本数据的低维线性映射；该方法大大提高非约束环境下人脸识别的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN109241813B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京工程学院;

    申请/专利号CN201710969275.X

  • 发明设计人 童莹;田亚娜;陈瑞;曹雪虹;

    申请日2017-10-17

  • 分类号G06V40/16(20220101);G06V10/772(20220101);G06V10/774(20220101);G06K9/62(20220101);G06V10/77(20220101);

  • 代理机构32243 南京正联知识产权代理有限公司;

  • 代理人王素琴

  • 地址 211167 江苏省南京市江宁科学园弘景大道1号

  • 入库时间 2022-08-23 13:05:20

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