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稀疏表示域中基于深度特征学习的人脸识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种稀疏表示域中基于深度特征学习的人脸识别方法及系统,其中方法包括以下步骤:获取人脸图像;采用二维小波分解、局部二值算子与梯度算子对所述人脸图像进行处理,获得所述人脸图像的稀疏表示;将所述稀疏表示输入人脸识别模型进行人脸识别,获得人脸识别结果。本发明通过二维小波变换、局部二值算子和梯度算子处理原始人脸获得稀疏表示,去除冗余信息并保留了富含语义的信息,更适合神经网络对深度特征进行提取,提高人脸识别准确度,可广泛应用于计算机视觉领域。

著录项

  • 公开/公告号CN112380995A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN202011275794.4

  • 发明设计人 向友君;阮荣钜;翁子淳;

    申请日2020-11-16

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司;

  • 代理人常柯阳

  • 地址 511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院

  • 入库时间 2023-06-19 09:55:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-09-12

    授权

    发明专利权授予

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