一种基于低秩字典学习算法的人脸识别方法技术
A face recognition method based on low rank dictionary learning algorithm
The invention relates to a low rank dictionary learning algorithm based face recognition method, which comprises the following steps: first, input the training face images using K SVD algorithm profiles Fisher constraint; two, constructing the classification model of face images for the test sample to test the face image of the label; three, the face image acquisition and to identify the data input to the classification model; finally, the classification model of face image output test class standard, and then recognize the face. This method not only improves the recognition performance of face recognition, but also reduces the complexity of the algorithm, thus improving the effect of face recognition system.
【技术实现步骤摘要】
一种基于低秩字典学习算法的人脸识别方法
本专利技术涉及一种基于低秩字典学习算法的人脸识别方法。
技术介绍
profiles是编码系数矩阵的行向量，其与原子是一一对应关系，并能反映对应原子在字典学习过程中被使用的情况。目前字典学习算法常利用编码系数与训练样本特征构造约束项，但人脸图像易受光照、姿态和遮挡等因素的影响，使得编码系数易受污染，影响直接利用人脸图像和编码系数构造约束项的鲁棒性，降低基于字典学习的人脸识别系统的分类性能。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的不足，提供一种基于低秩字典学习算法的人脸识别方法。该方法不但提高了人脸识别的判别性能，而且降低了算法的复杂度，从而提高了人脸识别系统的效果。为了达到上述目的，本专利技术一种基于低秩字典学习算法的人脸识别方法，主要包括以下步骤：第一步，输入训练人脸图像并利用K-SVD算法构造profiles的Fisher判别约束项；第二步，构建对人脸图像测试样本的分类模型，以测试人脸图像的类标；第三步，采集并把待识别的人脸图像的数据输入到分类模型上；最后，分类模型输出测试人脸图像的类标，进而对人脸进行识别。优选地，所述第一步...
【技术保护点】
一种基于低秩字典学习算法的人脸识别方法，其特征在于，主要包括以下步骤：第一步，输入训练人脸图像并利用K‑SVD算法构造profiles的Fisher判别约束项；第二步，构建对人脸图像测试样本的分类模型，以测试人脸图像的类标；第三步，采集并把待识别的人脸图像的数据输入到分类模型上；最后，分类模型输出测试人脸图像的类标，进而对人脸进行识别。
【技术特征摘要】
1.一种基于低秩字典学习算法的人脸识别方法，其特征在于，主要包括以下步骤：第一步，输入训练人脸图像并利用K-SVD算法构造profiles的Fisher判别约束项；第二步，构建对人脸图像测试样本的分类模型，以测试人脸图像的类标；第三步，采集并把待识别的人脸图像的数据输入到分类模型上；最后，分类模型输出测试人脸图像的类标，进而对人脸进行识别。2.根据权利要求1所述的一种基于低秩字典学习算法的人脸识别方法，其特征在于，所述第一步输入训练人脸图像并利用K-SVD算法为每类人脸图像学习一个特定类字典并获得初始化字...
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