一种单样本人脸识别方法技术

技术编号:20118744 阅读:49 留言:0更新日期:2019-01-16 12:14
本发明专利技术公开了一种单样本人脸识别方法,包括以下方法:A、将单张训练样本进行偏转脸扩展;B、之后进行行相关性特征提取,本发明专利技术提供的方法针对目前流动人口较多的现状,对流动人口的统计、管理,乃至对整个城市的社会治安问题,是构建平安、智慧与和谐城市需要着重考虑的问题之一;针对基于图像的生物特征识别,在实际应用中由于难以采集大量的样本数据,导致传统的生物特征识别方法在实际应用中遇到了极大挑战,本发明专利技术能很大程度上推动安全城市、智慧城市的进程,为城市的安防、经济发展,创造一个稳定和谐的城市作出很大的贡献。

A Single Sample Face Recognition Method

The invention discloses a single sample face recognition method, which includes the following methods: A. expanding the deflected face of a single training sample; B. extracting the correlation feature after that. The method provided by the invention aims at the present situation of the large number of floating population, statistics, management of the floating population, and even social security problems of the whole city, is to build safety, wisdom and harmony. For image-based biometric identification, it is difficult to collect a large number of sample data in practical application, which results in great challenges for traditional biometric identification methods in practical application. The invention can greatly promote the process of safe city and intelligent city, and create a stable city for security and economic development. A harmonious city has made a great contribution.

【技术实现步骤摘要】
一种单样本人脸识别方法
本专利技术涉及人脸识别
,具体为一种单样本人脸识别方法。
技术介绍
所谓的单样本问题是指给定每人仅有一幅或几幅图像训练数据库,识别任务是从该数据库中识别任意姿态,任意光照条件下的单幅图像。单样本问题最早可以追溯到基于几何特征的人脸识别方法盛行的时期,在这个时期不同的结构特征(例如两眼之间的距离等)都是从单幅人脸图像上手工提取的,并且在后面的识别过程中存储为模板。对于这些方法来说,每人一幅图像根本不构成问题。然而,在一些特殊的应用场合,可用人脸图像数量特别大(例如执法),这需要更加智能且简单不费力的方式去处理人脸图像。这直接导致了所谓的基于外观的人脸识别技术的诞生,基于外观的人脸识别技术融入不同学科知识,如计算机视觉、模式识别、机器学习和神经网络,其用向量表示人脸图像的方法代替几何特征提取的方法,大大提高了人脸识别系统的有效性和效率。因此,自20世纪90年代以来,基于外观的人脸识别方法已经成为人脸识别领域中的主流技术之一。但是,基于外观的人脸识别方法的关键组成部分之一是它们的学习机制,每类中包含的训练样本的数量严重影响其性能好坏,目前大多数人脸识别技术严重本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种单样本人脸识别方法,其特征在于:包括以下方法:A、将单张训练样本进行偏转脸扩展;B、之后进行行相关性特征提取。

【技术特征摘要】
1.一种单样本人脸识别方法,其特征在于:包括以下方法:A、将单张训练样本进行偏转脸扩展;B、之后进行行相关性特征提取。2.根据权利要求1所述的一种单样本人脸识别方法,其特征在于:所述步骤A中偏转脸扩展方法包括以下步骤:A、分别计算两半边脸的压缩和拉伸像素距离,若人脸向左半边偏转,则偏转后左半边脸在图像上所占的列数为,偏转后右半边脸在图像上所占的列数为;B、对左右半边分别进行压缩和拉伸,其压缩和拉伸算法采用双线性插值算法,得到新的左右半边人脸图像记为、;C、将变换...

【专利技术属性】
技术研发人员:张健罗卿陈培培
申请(专利权)人:深圳信息职业技术学院
类型:发明
国别省市:广东,44

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1