人脸识别方法、装置及终端设备

发明专利有效专利

申请号：
CN201310700411.7
IPC分类号：G06K9/64
申请日期：
2013-12-18
申请人：
小米科技有限责任公司

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著录项信息

专利名称	人脸识别方法、装置及终端设备
申请号	CN201310700411.7	申请日期	2013-12-18
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2014-04-23	公开/公告号	CN103745235A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/64 ? 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〕 G06K9/64 应用带有许多基准的多个图像信号的同时比较或相关的，例如，电阻矩阵〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;4查看分类表>
申请人	小米科技有限责任公司	申请人地址	北京市海淀区清河中街68号华润五彩城购物中心二期13层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	小米科技有限责任公司	当前权利人	小米科技有限责任公司
发明人	张涛;陈志军;王琳
代理机构	北京弘权知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	逯长明;陈蕾

摘要

本公开实施例公开了一种人脸识别方法、装置及终端设备，所述人脸识别方法首先获取待识别的人脸图像中的各个关键器官的局部模块图像，然后对所述局部模块图像进行光照归一化处理，以及采样和编码后，得到第一特征向量；再根据预先对样本图像训练得到的投影方向，对第一特征向量进行特征空间降维转换，得到维数比第一特征向量小的第二特征向量，最后，对待识别的人脸图像的第二特征向量及人脸模板图像对应的特征向量进行距离度量，得到人脸识别结果。由于第二特征向量具有类内离散度最小且类间离散度最大的特点，即同一个人的特征向量的离散度最小，不同人的特征向量的离散度最大，因此，提高了人脸识别的识别率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
1	CN102968639A	2013-03-13	2012-09-28	基于局部线性回归的半监督图像聚类子空间学习算法无效专利	武汉科技大学
2	CN102867173A	2013-01-09	2012-08-28	一种人脸识别方法及其系统有效专利	华南理工大学

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！

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