基于多尺度联合特征编码器的单样本人脸识别方法[发明专利]

来源：六九路网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于多尺度联合特征编码器的单样本人脸识别方法专利类型：发明专利

发明人：刘欣刚,梅永勇,余涛,严敬仁,王艺豪,代成申请号：CN201810262820.6申请日：20180328公开号：CN108520215A公开日：20180911

摘要：本发明公开了一种基于多尺度联合特征编码器的单样本人脸识别方法，包括如下步骤：图像预处理；人脸区域划分；多尺度区域特征学习，对每块人脸区域分别训练，得到特征编码矩阵；联合特征学习，对各区域多尺度特征编码矩阵进行分解和聚类学习，得到联合特征编码矩阵；特征提取，通过多尺度联合特征编码矩阵对人脸图像进行特征提取；特征识别，对每个区域提取到的特征进行对比，获取识别结果。本发明提供了基于稀疏自动编码技术的联合特征学习方法，可以在有限的人脸训练数据条件下学习到鲁棒的人脸特征，解决了在遮挡和光照干扰情况下的人脸识别问题，极大扩大了人脸识别的应用场景。

申请人：电子科技大学

地址：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

国籍：CN

代理机构：电子科技大学专利中心

代理人：周刘英

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