一种基于卷积网络特征提取的人脸识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201610555256.8
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2016-07-12
申请人：
中国计量大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于卷积网络特征提取的人脸识别方法
申请号	CN201610555256.8	申请日期	2016-07-12
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-12-07	公开/公告号	CN106203356A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? 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〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	中国计量大学	申请人地址	浙江省杭州市下沙高教园区学源街258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	中国计量大学	当前权利人	中国计量大学
发明人	赵建伟;吕永标;曹飞龙;周正华
代理机构	北京中安信知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	徐林

摘要

本发明涉及一种缺失人脸图像恢复与识别的技术，具体涉及一种基于卷积网络特征提取的人脸识别方法，属于生物特征识别领域。首先利用截断核范算法对原始的缺失图像进行矩阵恢复处理，得到信息基本恢复的恢复矩阵，然后利用低秩矩阵分解算法对恢复矩阵进行低秩信息的提取，并由向量形式转化为矩阵卷积核，接着利用卷积神经网络提取恢复的图像特征并编码，得到每张图像的最终特征，最后借助SVM对特征样本进行训练和分类识别。本发明能避免传统方法中因图像缺失带来的低识别率问题，并对不同数据库的缺失图像都能达到较好的结果。

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