【技术实现步骤摘要】
一种基于多核集成回归的人脸识别方法
本专利技术属于人脸识别领域，尤其涉及一种基于多核集成回归的人脸识别方法。
技术介绍
人脸识别技术是一种通过计算机分析人的脸孔来辨别人体生物特征的识别技术，其内容涵盖计算机视觉、模式识别、图形学和认知科学等多个学科。相对于获取其他的人体生物特征，由于人脸图像的获取可以不需要用户的主动配合，并且认知度更强，从而在实际应用中人脸图像获取的容易程度大大地超过其他人体生物特征的获取，似的人脸的识别技术具有十分广泛的应用前景。人脸识别技术经过多年的研究，已经有了一批比较成熟的理论和有效的算法。但是目前即使是世界上最成熟的人脸识别系统，也只能在采集条件比较理想、用户配合的条件下，才可以基本达到适用的程度。现如今大部分采用的方法有基于特征脸(PCA)的人脸识别方法与神经网络的人脸识别方法。但这些方法对于人脸样本的要求较高。相对于这些现有的方法，我们的方法对于样本要求不高，传统的人脸数据集就可以正常操作。
技术实现思路
本专利技术根据现有技术的不足与缺陷，提出了一种基于多核集成回归的人脸识别方法，目的在于提高人脸识别的有效性。本专利技术所采用的技术方...
【技术保护点】
1.一种基于多核集成回归的人脸识别方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取人脸数据作为样本集，选择合适的核函数作为核函数库；步骤2，根据选取的核函数构造人脸求解模型；步骤3，对人脸求解模型进行循环求解，得到各参数的值的最优解；步骤4，根据最优解参数，求得测试人脸的标签值。
【技术特征摘要】
1.一种基于多核集成回归的人脸识别方法,其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取人脸数据作为样本集，选择合适的核函数作为核函数库；步骤2，根据选取的核函数构造人脸求解模型；步骤3，对人脸求解模型进行循环求解，得到各参数的值的最优解；步骤4，根据最优解参数，求得测试人脸的标签值。2.根据权利要求1所述的一种基于多核集成回归的人脸识别方法，其特征在于，所述核函数有多项式核函数、径向基核函数、高斯核函数。3.根据权利要求1所述的一种基于多核集成回归的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸求解模型：其中，e是残差，L是基回归器的个数，αi是每个训练集权重，Ki是第i个内核Gram矩阵，Y是样本的真实标签，wi是用来控制每个基核回归模型的权重，w为由所有wi构成的向量，矩阵H是由所有向量Hi构成的矩阵，向量Hi＝Kiαi+bi1N*1，即H＝[H1,H2...HN]，bi是对于特定Ki的偏移量，γ是控制系数收缩量的复杂性参数，μ、λi、η、ξ、τ是拉格朗日系数。4.根据权利要求1或3所述的一种基于多核集成回归的人脸识别方法，其特征在于，所述对人脸求解模型进行循环得到最优解的过程为：步骤3.1，对参数αi、bi、Hi、e、w、μ、λ...
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