用于人脸识别的特征提取方法和装置

摘要

本发明公开了一种用于人脸识别的特征提取方法和装置。本发明在提取人脸识别特征时，将多幅样本图像进行矩阵化处理、而非向量化处理，并且在构造投影矩阵时，降低了矩阵运算的维数，因而减少了从每一人脸类别的多副样本图像中提取特征集合均需要耗费的时间，从而提高了特征提取的效率。

主权项

1.一种用于人脸识别的特征提取方法，其特征在于，该方法包括：将当前人脸类别的N副样本图像矩阵化，得到当前人脸类别的N个样本图像矩阵，N为正整数；所述样本图像矩阵为r×c维，r和c为正整数；计算当前人脸类别的N个样本图像矩阵之间的相似性，构造当前人脸类别的相似性度量矩阵S＝[S_ij]_N×N；所述相似性度量矩阵S＝[S_ij]_N×N为二值化矩阵，所述计算当前人脸类别的N个样本图像矩阵之间的相似性包括：以各样本图像矩阵两两之间的范数作为样本距离的度量，将X_i与X_j之间的相似性与预先设置的相似性阈值进行比较，如果大于该阈值，则将S_ij设置为1，否则，将S_ij设置为0；其中，X_i为当前人脸类别第i幅样本图像的样本图像矩阵、X_j为当前人脸类别第j幅样本图像的样本图像矩阵；根据当前人脸类别的N个样本图像矩阵、以及构造的当前人脸类别的相似性度量矩阵，构造当前人脸类别的投影矩阵；所述投影矩阵为c×l维，1≤l＜c，所述构造当前人脸类别的投影矩阵包括：对进行特征值分解，得到投影矩阵；将当前人脸类别的投影矩阵，分别右乘当前人脸类别的每一个样本图像矩阵，得到当前人脸类别的N个样本特征矩阵。