一种用于人脸识别的自适应冗余字典构造方法

摘要

本发明公开了用于人脸识别的自适应冗余字典构造方法，包括获取待测试人脸图像和若干人脸图像样本，将若干人脸图像样本存储至训练样本集中，提取待测试人脸图像和训练样本集中每个样本的LCP特征；得到待测试人脸图像与训练样本集中全部样本的平均LBP特征相似性和平均MiC特征相似性；判断LBP特征和MiC特性是否均属于合法特征，若是，则进入下一步；否则，拒绝识别待测试人脸图像；在合法特征中，当LBP特征相似性不小于LBP特征近邻阈值且MiC特征相似性不大于MiC特征近邻阈值时，训练样本集中相应的样本才被标注为待测试人脸图像的近邻样本；被标注的待测试人脸图像的近邻样本作为原子，构造出自适应人脸识别冗余字典。

主权项

一种用于人脸识别的自适应冗余字典构造方法，其特征在于，包括：步骤(1)：获取待测试人脸图像和若干人脸图像样本，将若干人脸图像样本存储至训练样本集中，分别提取待测试人脸图像和训练样本集中每个样本的LCP特征；其中，LCP特征由LBP特征和MiC特征融合构成；步骤(2)：计算待测试人脸图像与训练样本集中任一样本之间的LBP特征相似性和MiC特征相似性，进而得到待测试人脸图像与训练样本集中全部样本的平均LBP特征相似性和平均MiC特征相似性；步骤(3)：将平均LBP特征相似性和平均MiC特征相似性分别与相应合法阈值比较，判断LBP特征和MiC特性是否均属于合法特征，若是，则进入下一步；否则，拒绝识别待测试人脸图像；步骤(4)：在合法特征中，当LBP特征相似性不小于LBP特征近邻阈值且MiC特征相似性不大于MiC特征近邻阈值时，训练样本集中相应的样本才被标注为待测试人脸图像的近邻样本；将被标注的待测试人脸图像的近邻样本作为原子，进而构造出用于人脸识别的自适应冗余字典。