基本信息:
- 专利标题： 一种邻域先验嵌入型协同表示模式识别方法
- 申请号：CN202010939602.9 申请日：2020-09-09
- 公开(公告)号：CN112070023B 公开(公告)日：2022-08-16
- 发明人： 李艳婷 , 金军委 , 吴怀广 , 赵亮 , 孙丽君
- 申请人： 郑州轻工业大学
- 申请人地址： 河南省郑州市高新技术产业开发区科学大道136号
- 专利权人： 郑州轻工业大学
- 当前专利权人： 郑州轻工业大学
- 当前专利权人地址： 河南省郑州市高新技术产业开发区科学大道136号
- 代理机构： 郑州优盾知识产权代理有限公司
- 代理人： 张真真
- 主分类号： G06V40/16
- IPC分类号： G06V40/16 ; G06V10/774 ; G06V10/764
摘要：
本发明提出了一种邻域先验嵌入型协同表示模式识别方法，用于解决现有人脸识别方法准确率偏低、鲁棒性差、泛化能力差、小样本过拟合的技术问题。其步骤为：首先，对人脸数据库中的人脸图像进行预处理，得到训练样本和测试样本；其次，根据训练样本和测试样本获取测试样本的近邻先验信息；然后根据测试样本的近邻先验信息构建基于邻域先验嵌入型协同表示模型；最后，对基于邻域先验嵌入型协同表示模型进行求解，得到最优编码系数向量，并根据最优编码系数向量对测试样本进行分类。本发明考虑样本的局部一致性信息的重要性，把获取的测试样本的近邻先验嵌入到原有的协同表示模型中，从而提高分类器的分类准确率和鲁棒性、防止过拟合。
公开/授权文献:
- CN112070023A 一种邻域先验嵌入型协同表示模式识别方法 公开/授权日：2020-12-11