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申请/专利权人：上海匠心互娱网络科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于稀疏编码和字典学习的人脸识别方法，包括以下步骤：S1，从摄像头和图像库获取彩色人脸图像，转换为灰度图像，进行增强、归一化处理和三维对齐；S2，从公开人脸图像数据库收集带标签的训练数据，通过层次聚类初始化字典，采用多层次字典学习机制优化字典；S3，利用学习到的字典，将灰度人脸图像表示为稀疏线性组合，采用正交匹配追踪算法生成稀疏特征向量，并与红外和可见光图像特征融合；S4，利用多模态特征向量和训练数据训练支持向量机分类器，通过优化核函数和并行计算提高实时性能；S5，对新图像进行稀疏编码和分类，输出识别结果；S6，构建自主校正机制，动态调整预处理、稀疏编码和分类参数。
主权项：1.一种基于稀疏编码和字典学习的人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、从实时摄像头和本地图像库中获取彩色人脸图像，将彩色人脸图像转换为灰度人脸图像，使用图像增强技术进行增强处理，对灰度人脸图像进行归一化处理，并基于三维人脸模型进行对齐，处理面部姿态变化；S2、从公开人脸图像数据库中收集带有标签的初始训练数据，通过层次聚类方法进行字典初始化，将训练数据分成若干聚类，每个聚类中心作为字典初始元素，采用多层次字典学习机制，通过稀疏编码和字典更新的交替迭代，不断优化字典；S3、利用已学习到的字典，将待识别的灰度人脸图像表示为字典原子的稀疏线性组合，采用正交匹配追踪稀疏编码算法求解稀疏表示，并将稀疏编码得到的稀疏系数向量作为稀疏特征向量，将灰度人脸图像的稀疏特征向量与红外图像和可见光图像的特征进行融合，生成多模态特征向量；S4、利用多模态特征向量和初始训练数据训练分类器，采用支持向量机，通过核函数优化设计新的核函数，并利用并行计算优化实时性能；S5、对新的待识别的灰度人脸图像进行稀疏编码，提取特征向量，使用训练好的分类器进行分类并输出识别结果；S6、在整个识别过程中，构建自主校正机制，基于实时识别结果和环境变化，动态调整预处理、稀疏编码和分类参数。
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权利要求：
百度查询： 上海匠心互娱网络科技有限公司 一种基于稀疏编码和字典学习的人脸识别方法
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