人脸的特征提取方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200710056193.2
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2007-10-18
申请人：
周春光

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	人脸的特征提取方法
申请号	CN200710056193.2	申请日期	2007-10-18
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2008-09-10	公开/公告号	CN101261677
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	周春光	申请人地址	吉林省长春市前进大街2699号吉林大学计算机科学与技术学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	周春光	当前权利人	周春光
发明人	周春光
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种人脸的特征提取方法。在对人脸图像进行特征提取时，采用超分辨率的图像增强算法、基于改进的球面谐波函数的光照补偿算法、基于线性相关滤波器的姿态估计和基于三维人脸的Candide模型和ASM算法的表情分析等技术，鲁棒地提取人脸的特征向量，并采用自主开发的双重人脸采集装置采集人脸图像。本发明既能构建一种新的、有学习能力的、能够自动选择最佳网络拓扑结构并且能够自适应调整网络控制参数的系统，又能在人脸的独立特征提取过程中，克服和降低环境和生理等因素的不利影响，有效地提高人脸识别的识别率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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