[发明专利]一种低分辨率人脸识别方法在审
| 申请号： | 201610079249.5 | 申请日： | 2016-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN105654070A | 公开（公告）日： | 2016-06-08 |
| 发明（设计）人： | 邹国锋;傅桂霞;万隆;尹丽菊;高明亮;姜殿波;张存山 | 申请（专利权）人： | 山东理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 淄博佳和专利代理事务所 37223 | 代理人： | 张雯 |
| 地址： | 255086 山东省淄博*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种低分辨率人脸识别方法，属于生物特征识别技术领域。其特征在于：包括训练阶段和识别阶段，训练阶段：分别构造退化人脸训练样本集合X和高质量人脸训练样本集合Y；其次，基于这两个训练样本集合，将不同质量的两种图像映射到一个公共的统一空间中；然后，在统一空间中完成两组人脸训练样本数据的距离度量；识别阶段：运用映射度量矩阵对退化的测试人脸图像和已有的高质量标准图像进行处理，快速、准确的识别退化人脸。本发明避免了基于图像预处理的两步法的弊端，无需图像恢复等预处理操作，运算简单，实现了快速的，准确的退化人脸识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分辨率 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种低分辨率人脸识别方法，其特征在于：包括训练阶段和识别阶段，每个阶段具体包括如下步骤，训练阶段：首先，读入人脸库中不同个体的退化人脸和高质量人脸图像，分别构造退化人脸训练样本集合X和高质量人脸训练样本集合Y；其次，基于这两个训练样本集合，采用基于有监督局部保持投影的度量学习算法，将不同质量的两种图像映射到一个公共的统一空间中；然后，在统一空间中完成两组人脸训练样本数据的距离度量；识别阶段：运用训练阶段的映射度量矩阵对退化的测试人脸图像和已有的高质量标准图像进行处理，快速、准确的识别退化人脸。
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