基于有监督的近邻保持嵌入和支持向量机的人脸识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN200710114882.4
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/00
申请日期：
2007-11-27
申请人：
海信集团有限公司

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于有监督的近邻保持嵌入和支持向量机的人脸识别方法
申请号	CN200710114882.4	申请日期	2007-11-27
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2008-05-28	公开/公告号	CN101187986
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;0;0查看分类表>
申请人	海信集团有限公司	申请人地址	山东省青岛市崂山区株洲路151号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	海信集团有限公司	当前权利人	海信集团有限公司
发明人	刘微;郭锋
代理机构	青岛联智专利商标事务所有限公司	代理人	邵新华

摘要

本发明公开了一种基于有监督的近邻保持嵌入(SNPE)和支持向量机(SVM)的人脸识别方法，包括训练过程和测试过程，具体包括下述步骤：a.对给定的一组数据样本构造一个权值矩阵；b.根据步骤a所得的权值矩阵，求解关于数据样本的一个泛化特征向量问题，寻找到将数据样本映射到低维数据空间的嵌入矩阵；c.利用上述嵌入矩阵对数据样本进行特征提取，获得低维空间的特征数据；d.采用SVM对步骤c所获得的特征数据进行模式分类，实现对数据样本的类型识别。本发明提供的人脸识别方法，能够解决现有技术中线性降维方法不能很好地保持类内及类间的样本结构、非线性降维方法计算量大以及普通分类器存在的过学习和欠学习等问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供