公开(公告)号：CN108446589A

公开(公告)日：2018-08-24

申请号：CN201810122730.7

申请日：2018-02-07

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 付晓峰 ,  张予 ,  付晓鹃 ,  柯进华 ,  徐岗 ,  李建军 ,  程智鑫

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种复杂环境下基于低秩分解和辅助字典的人脸识别方法。本发明步骤如下：1.通过非凸稳健主成分分析法对输入人脸图片进行低秩分解，求解基于范数的目标函数，得到初步去除复杂环境影响的低秩内容；2.基于核范数的去相关性低秩分解：在目标函数中添加去除类间相关性的正则项，并将上一步骤获得的低秩内容进行奇异值分解后用作初始化矩阵，通过ADMM算法交替迭代求解得到用于识别的低秩字典。3.基于辅助字典学习的分类识别：获得模拟复杂环境变化的辅助字典，并通过与低秩字典联立使用，通过RADL进行人脸分类识别。本发明使用到的低秩分解目标函数能够充分去除干扰信息，使分解后的人脸图像更具有身份识别能力和抗环境干扰性。

公开(公告)号：CN104331534A

公开(公告)日：2015-02-04

申请号：CN201410478297.2

申请日：2014-09-18

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 徐岗 ,  朱亚光 ,  邓立山 ,  王毅刚

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了局部误差驱动的等几何分析计算域自适应优化方法。等几何分析方法需要对全体内部控制顶点进行优化，因而仅适用于计算域为简单形状的情形。本发明首先利用残值法得到计算域子面片上的局部误差指示子，然后根据局部标记策略确定需要进行优化的控制顶点集合；通过标记曲面片上的误差指示子，得到所标记的内部控制顶点的最优分布；并且在自适应型细化算法基础上提出自适应型细化算法，得到计算域的最优参数化。本发明不仅提高模拟仿真效率、等几何分析的求解精度，而且使得型细化方法可应用于几何形状比较复杂的CAD模型,拓宽了等几何分析方法的应用广度。