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一种结合稀疏约束的快速低秩字典学习的人脸图像分类方法

摘要

本发明公开了一种结合稀疏约束的快速低秩字典学习的人脸图像分类方法。属于字典学习领域。该方法包含如下步骤:图像缩放;特征学习;字典学习;字典分类。本发明FLRSDLSC(Fast Low‑rank Shared Dictionary Learning with Sparsity Constraint)采用特征和字典联合学习的方法,并嵌入Fisher判别准则获得特定类字典和稀疏编码系数,同时施加低秩约束获得共享字典,以此增强字典和稀疏编码的判别能力.此外,运用Cayley变换保护投影矩阵的正交性来获得紧凑的特征。该方法做到了分类精度的显著提升,因此具有较高的使用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN108985177A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京师范大学;

    申请/专利号CN201810642840.6

  • 发明设计人 杨明;田泽;

    申请日2018-06-21

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06K9/66(20060101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人颜盈静

  • 地址 210000 江苏省南京市鼓楼区宁海路122号

  • 入库时间 2023-06-19 07:37:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180621

    实质审查的生效

  • 2018-12-11

    公开

    公开

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