[发明专利]一种基于联合分块的人脸识别方法及系统在审
| 申请号： | 201710577103.8 | 申请日： | 2017-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN107392134A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 胡建国;吴明华;林培祥;王金鹏;李仕仁 | 申请（专利权）人： | 广州智慧城市发展研究院;中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510800 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联合分块的人脸识别方法及系统，其中，所述方法包括对获取的人脸图像进行分块处理，获取分块后的人脸图像分块组成类集合；对人脸图像分块组成类集合进行k‑mean算法聚类处理，将聚类结果转换成聚类矩阵；对人脸图像分块组成类集合进行标记并计算每个人脸图像分块之间的距离，获取每个集合中距离最短的两个人脸图像分块；根据每个集合中距离最短的两个人脸图像分块对聚类矩阵进行扩展，根据扩展结果进行类别稀疏表示计算，获取计算后的联合分块字典矩阵；对计算后的联合分块字典矩阵进行重构误差最小分类处理，根据重构结果进行人脸识别，获取人脸识别结果。在本发明实施例中，可以快速准确的实现人脸识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联合 分块 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于联合分块的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括：对获取的人脸图像进行分块处理，获取分块后的人脸图像分块组成类集合；对所述人脸图像分块组成类集合进行k‑mean算法聚类处理，将聚类结果转换成聚类矩阵；对所述人脸图像分块组成类集合进行标记并计算每个人脸图像分块之间的距离，获取每个集合中距离最短的两个人脸图像分块；根据所述每个集合中距离最短的两个人脸图像分块对聚类矩阵进行扩展，获取联合分块字典矩阵；对所述联合分块字典矩阵进行类别稀疏表示计算，获取计算后的联合分块字典矩阵；对所述计算后的联合分块字典矩阵进行重构误差最小分类处理，获取重构误差最小化联合分块字典矩阵；根据所述重构误差最小化联合分块字典矩阵进行用户人脸识别，获取人脸识别结果。
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