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公开(公告)号：CN102609681B
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201210008299.6
申请日：2012-01-12
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种基于字典学习模型的人脸识别方法。将训练和测试的人脸图像映射至低维空间，得到训练信号集矩阵；建立字典学习模型，包括不相关的字典学习模型IDL和无约束的不相关字典学习模型U-IDL；将训练信号集矩阵输入到IDL及U-IDL模型中并对模型进行求解，可获得不相关字典和线性分类器；对属于测试样本的每幅图片，基于上一步中得到的字典利用稀疏表达算法得到其相应的稀疏向量；将稀疏向量输入至线性分类器中，得到测试样本图片的类别标签，以类别标签表示的结果作为人脸识别的结果。本发明对稀疏表达中的字典学习问题提出了新的模型和方法，可以应用于一般情况下的模式识别和图像分类问题；特别是针对人脸识别应用，本发明提出的字典学习方法，能达到较高的人脸识别准确度。
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公开(公告)号：CN102609681A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210008299.6
申请日：2012-01-12
Applicant: 北京大学
Abstract: 一种基于字典学习模型的人脸识别方法。将训练和测试的人脸图像映射至低维空间，得到训练信号集矩阵；建立字典学习模型，包括不相关的字典学习模型IDL和无约束的不相关字典学习模型U-IDL；将训练信号集矩阵输入到IDL及U-IDL模型中并对模型进行求解，可获得不相关字典和线性分类器；对属于测试样本的每幅图片，基于上一步中得到的字典利用稀疏表达算法得到其相应的稀疏向量；将稀疏向量输入至线性分类器中，得到测试样本图片的类别标签，以类别标签表示的结果作为人脸识别的结果。本发明对稀疏表达中的字典学习问题提出了新的模型和方法，可以应用于一般情况下的模式识别和图像分类问题；特别是针对人脸识别应用，本发明提出的字典学习方法，能达到较高的人脸识别准确度。
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