一种基于多视图协同完整鉴别子空间学习的人脸识别方法

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中文摘要：一种基于多视图协同完整鉴别子空间学习的人脸识别方法，包括以下步骤：（1）使用基于Cauchy损失和Fisher鉴别分析的目标函数得到个训练样本在潜在完整子空间中的完整特征表示、个视图生成函数和个非负的协同学习权重；（2）鉴于目标函数的非凸性质，通过交替求解的方式得到目标函数的解、和；（3）基于求解得到的视图生成函数和非负的协同学习权重求解测试样本在完整鉴别子空间的完整特征表示；（4）基于完整鉴别子空间中测试样本和训练样本之间的欧氏距离，使用最近邻分类器对测试样本进行分类。该方法相较于现有的多视图人脸识别方法能够更有效地融合多视图信息并挖掘鉴别信息，是一种有效的多视图人脸识别方法。

申请号：

CN201810364285.5

公开号：

CN108596245B

专利类型：

发明专利

申请日：

2018-04-20

公开日：

2021-10-15

IPC分类：

G06K9/62(2006.01)

申请人：

九江学院

发明人：

杨茂保、邓长寿、王玉伟、李立现、邓安远、周军、董小刚、董西伟

主申请人地址：

332000 江西省九江市前进东路551号

国别省市代码：

中国(CN)