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专利名称：基于联合稀疏描述的多姿态三维人脸识别方法专利类型：发明专利
发明人：郭哲,樊养余,王毅,吕国云,齐敏申请号：CN201410100110.5申请日：20140318公开号：CN103854015A公开日：20140611
摘要：本发明公开了一种基于联合稀疏描述的多姿态三维人脸识别方法，用于解决现有多姿态三维人脸识别方法鲁棒性差的技术问题。技术方案是对数据库中每一个三维人脸数据的全部顶点顺次排列，作为列向量构建三维空间联合字典。然后，对给定测试个体的多个视角观测值，将其按列排序，合并为一个矩阵，用关于三维空间联合字典的系数矩阵进行稀疏性描述，并通过构建联合稀疏性约束来实现对多姿态观测数据的稀疏联合求解。最后，基于重建出的稀疏描述矩阵，通过构建一个强制置零函数，对所有多姿态数据合并重建残差，并通过计算残差最小的方法确定测试数据所属的类别。经测试，对姿态变化较大的三维人脸数据，识别率由背景技术的.8%提高到93.4%。
申请人：西北工业大学
地址：710072 陕西省西安市友谊西路127号
国籍：CN
代理机构：西北工业大学专利中心
代理人：王鲜凯
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