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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本发明给出了一种武装人脸识别方法、系统、电子设备和可读存储介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：获取武装人脸待检测图像的各个通道矩阵，以提取出各个通道初始字典矩阵；随机产生各个通道的初始像素稀疏编码矩阵；对各个通道初始字典矩阵分别进行迭代更新，以确定各个通道字典矩阵；对各个通道的初始像素稀疏编码矩阵分别进行正交匹配处理；对各个通道的像素稀疏编码矩阵分别进行最大池化处理后进行列串联；对各个通道的块链接特征矩阵分别进行金字塔池化处理后进行列串联；将所述武装人脸特征输入到训练后的人脸识别模型中进行武装人脸识别。本发明在保证人脸识别的安全性前提下，实现了相似度高的军事武装人员的准确识别。

主权项：1.一种武装人脸识别方法，其特征在于，所述武装人脸识别方法包括：步骤S1、获取武装人脸待检测图像的各个通道矩阵，以提取出各个通道初始字典矩阵；提取出三通道初始字典矩阵的具体过程包括：步骤S11、将待检测图像的R值、G值和B值输入训练过的深度神经网络模型中进行人脸检测，以获取包括有武装人脸的待检测图像；武装人脸为含有迷彩的人脸；步骤S12、从所述包括有武装人脸的待检测图像中提取出人脸框图后缩放，得到武装人脸待检测图像；步骤S13、对所述武装人脸待检测图像分别进行三个通道采样，得到三通道矩阵；步骤S14、从所述三通道矩阵分别随机提取至少一个列向量作为三通道初始字典矩阵；步骤S2、随机产生各个通道的初始像素稀疏编码矩阵；步骤S3、基于所述各个通道矩阵和对应通道的初始像素稀疏编码矩阵，对所述各个通道初始字典矩阵分别进行迭代更新，以最终得到各个通道字典矩阵；在所述步骤S3中，所述迭代更新的具体过程包括：步骤S31、设置每个通道初始字典矩阵中需要迭代更新的列向量对应的初始列号i＝1；步骤S32、从所述每个通道初始字典矩阵中提取出除第i列向量之外的列向量，得到第一矩阵；并从对应通道的初始像素稀疏编码矩阵中提取出除第i行向量之外的行向量，得到第二矩阵；步骤S33、将所述第一矩阵与所述第二矩阵相乘后，并计算对应通道矩阵与相乘结果之间的差，得到所述第i列向量对应的第一误差矩阵；步骤S34、从所述初始像素稀疏编码矩阵中获取所述第i行向量中非0的列号，以从所述第一误差矩阵中提取与所述第i行向量中非0的列号相同的列向量，得到第二误差矩阵；步骤S35、对所述第二误差矩阵进行奇异值分解，得到第1个奇异值、左奇异矩阵和右奇异矩阵；步骤S36、将所述右奇异矩阵中第1行向量与所述第1个奇异值的乘积更新为所述初始像素稀疏编码矩阵中第i行向量，以计算所述通道矩阵和更新后的初始像素稀疏编码矩阵之间的差；步骤S38、判断所述通道矩阵和更新后的初始像素稀疏编码矩阵之间的差是否小于第一阈值，如是，则将所述左奇异矩阵中第1列向量更新为所述通道初始字典矩阵中所述第i列向量，并作为最终的通道字典矩阵，结束；如否，则令i＝i+1，进入步骤S39；步骤S39、判断i是否小于等于k，如是，则返回步骤S32；如否，则结束；其中，所述k为所述通道初始字典矩阵的列数；步骤S4、根据所述各个通道矩阵和对应通道字典矩阵，对所述各个通道的初始像素稀疏编码矩阵分别进行正交匹配处理，以得到各个通道的像素稀疏编码矩阵；步骤S5、对所述各个通道的像素稀疏编码矩阵分别进行最大池化处理后进行列串联，得到各个通道的块链接特征矩阵；步骤S6、对所述各个通道的块链接特征矩阵分别进行金字塔池化处理后进行列串联，以获取武装人脸特征；步骤S7、将所述武装人脸特征输入到训练后的人脸识别模型中进行武装人脸识别。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种武装人脸识别方法、系统、电子设备和可读存储介质