基于多维尺度变换网络与分块加权法的欠样本人脸识别方法

作者：谢巍; 余孝源; 周延; 陈定权

来源：2019-05-08, 中国, ZL201910378708.3.

本发明公开了一种基于多维尺度变换网络与分块加权法的欠样本人脸识别方法,步骤如下：首先,对由单张人脸图像构成的样本集中每一张图像进行分块处理,获得新的样本数据集；然后,利用新的样本数据集学习多维尺度变换网络的滤波器参数,并利用滤波器参数提取样本图像的特征表达,并构建对应的特征库；接着,通过调用滤波器参数,对分块后的测试图像数据集进行特征提取,并利用加权的方式对所提取的特征进行合成后,再与特征库中的特征进行匹配处理；最后,利用匹配结果,获得最终测试人脸图像的分类识别信息。该发明用非监督特征提取网络框架准确提取人脸图像特征,进而提高人脸识别的准确率,为公共安全的建设打下坚实基础。

• 单位
  华南理工大学