[发明专利]一种基于KNLDA的RBF神经网络人脸识别方法在审
| 申请号： | 201710138302.9 | 申请日： | 2017-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN106682653A | 公开（公告）日： | 2017-05-17 |
| 发明（设计）人： | 文凯;何强;袁泉;罗瑶 | 申请（专利权）人： | 重庆信科设计有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 401121 重庆市北部*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明涉及人脸识别技术领域，人脸识别方法包括：将零空间线性鉴别分析(NLDA)与核函数的优点结合，零空间线性鉴别分析(NLDA)在训练样本总类内离散度矩阵的零空间中提取样本的鉴别特征，克服了的小样本问题，提高了识别率，然而，NLDA仍然是一种线性特征的提取方法，不能有效提取样本的非线性特征。通过非线性映射，该方法将输入空间样本映射到高维特征空间，在高维特征空间利用线性特征提取算法，从而有效提取样本的非线性特征。我们使用RBP神经网络对经过特征提取得到的人脸图像进行识别，研究表明，与基于欧式距离等传统度量的传统分类方式相比，可提高识别效率。本发明所提供的技术方案，能够很好地实际生活中，识别率更高，鲁棒性更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 knlda rbf 神经网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于KNLDA的RBF神经网络人脸识别方法，其步骤如下：1)读取人脸图像,利用人体肤色聚类特性在YCbCr色彩空间下建立基于肤色的统计模型，从待检测图像中筛选出人脸区域；2)对人脸区域进行预处理，采用基于核函数的KNLDA特征提取方法获得最佳投影矩阵；3)在特征提取的样本上进行RBF神经网络的训练；4)用RBF神经网络进行样本识别。
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