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公开(公告)号：CN110188718B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910480359.6
申请日：2019-06-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关键帧和联合稀疏表示的无约束人脸识别方法，包括如下步骤：首先对输入的监控视频目标人脸进行检测和跟踪，从而获取完整人脸序列信息；然后利用人脸关键点的位置估计序列中每个人脸的旋转角度，并对旋转角度进行聚类得到基于人脸姿态的关键帧；最后，通过公开的人脸数据集构建用于训练的字典集，同时采用迭代优化的方式求解最优联合稀疏系数矩阵，并根据测试集和最优联合稀疏系数矩阵计算字典集中每个类别对应的重构误差，取最小重构误差的类别作为人脸身份。
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公开(公告)号：CN110188718A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910480359.6
申请日：2019-06-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关键帧和联合稀疏表示的无约束人脸识别方法，包括如下步骤：首先对输入的监控视频目标人脸进行检测和跟踪，从而获取完整人脸序列信息；然后利用人脸关键点的位置估计序列中每个人脸的旋转角度，并对旋转角度进行聚类得到基于人脸姿态的关键帧；最后，通过公开的人脸数据集构建用于训练的字典集，同时采用迭代优化的方式求解最优联合稀疏系数矩阵，并根据测试集和最优联合稀疏系数矩阵计算字典集中每个类别对应的重构误差，取最小重构误差的类别作为人脸身份。
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