[发明专利]一种针对小样本训练数据的人脸分类方法

摘要

本发明涉及一种针对小样本训练数据的人脸分类方法，属于计算机视觉以及模式识别技术领域。包括：步骤S1：建立训练数据集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：分别建立样本矩阵和类别正交矩阵，并建立模型并求解特征向量；步骤S4：训练并求解模型，解得特征矩阵Q；步骤S5：通过测试模型对人脸进行分类。所述方法能在小样本训练数据的情况下，极大降低采集样本的成本，且更加匹配实际情况能极大地降低在收集数据时付出的成本；所述方法不仅局限于小样本数据，增多样本仍能显著提高分类性能；使用线性模型建模，能降低人脸分类的部署成本并提高运算速度；在训练阶段运算速度较快，能降低模型迁移到其他数据集的迁移成本。