公开(公告)号：CN1746900A

公开(公告)日：2006-03-15

申请号：CN200510029980.9

申请日：2005-09-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 范志刚 ,  吕宝粮

IPC: G06K9/00

Abstract: 一种基于迭代特征选择的快速人脸识别方法，用于智能信息处理技术领域。本发明步骤如下：(1)对不同人脸图像进行特征提取，称为人脸图像特征向量，形成样本集合；(2)利用训练样本来训练支持向量机；(3)根据训练好的支持向量机来计算特征排序指标；(4)按照特征排序指标的值从大到小的次序对特征进行排序，选择排在前面的特征并消除掉排在最后面的M个特征；(5)按经过选择的特征来更新训练样本，将训练数据限制在经过选择的特征上面；(6)使用更新好的训练数据来重新训练支持向量机；(7)重复迭代(3)－(6)步骤到预先设定的次数；(8)得到最终的分类器模型和经过挑选的特征。本发明可以大幅度地提高人脸识别的速度。

公开(公告)号：CN1332347C

公开(公告)日：2007-08-15

申请号：CN200510029980.9

申请日：2005-09-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 范志刚 ,  吕宝粮

IPC: G06K9/00

Abstract: 一种基于迭代特征选择的快速人脸识别方法，用于智能信息处理技术领域。本发明步骤如下：(1)对不同人脸图像进行特征提取，称为人脸图像特征向量，形成样本集合；(2)利用训练样本来训练支持向量机；(3)根据训练好的支持向量机来计算特征排序指标；(4)按照特征排序指标的值从大到小的次序对特征进行排序，选择排在前面的特征并消除掉排在最后面的M个特征；(5)按经过选择的特征来更新训练样本，将训练数据限制在经过选择的特征上面；(6)使用更新好的训练数据来重新训练支持向量机；(7)重复迭代(3)-(6)步骤到预先设定的次数；(8)得到最终的分类器模型和经过挑选的特征。本发明可以大幅度地提高人脸识别的速度。